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摘要 目的 探讨创伤性脑损伤（TBI）患者院内机械通气的危险因素，基于危险因素构建预测模型并验证其效能。 方法 检索美国国家创伤数据库（NTDB）并收集2018—2021年TBI患者临床资料，以院内实施有创机械通气为结局。将2018年数据集（92 161例）按7∶3随机划分为训练集和内部验证集，其中男59 788例，女32 373例；年龄18~89岁［54.0（35.0，72.0）岁］。将2018年数据集按是否进行机械通气分为机械通气组（19 143例）和非机械通气组（72 437例）。比较2组人口学信息、生命体征、创伤严重程度、既往史与合并症及药物治疗等基线特征。采用Lasso回归筛选TBI患者院内机械通气的危险因素，通过多因素Logistic回归分析确定TBI患者院内机械通气的独立危险因素并建立列线图模型。选用2019—2021年数据（2019年92 470例、2020年94 197例、2021年100 380例）作为跨年份验证集。采用受试者工作特征（ROC）曲线及曲线下面积（AUC）、校准曲线及决策曲线分析（DCA）评估模型性能，并与基于格拉斯哥昏迷评分（GCS）、损伤严重度评分（ISS）和血氧饱和度（SpO2）所构建的单一阈值传统临床决策模型及三指标联合模型进行比较。 结果 基线比较结果显示，2组性别、年龄、收缩压、脉搏、呼吸频率、体温、SpO2、GCS、ISS、气胸、颅脑中线位移、吸烟史、药物滥用史、酒精依赖、出血性疾病、肝硬化、慢性阻塞性肺疾病、脑血管疾病、糖尿病、功能依赖健康状态、充血性心力衰竭、高血压、心肌梗死、外周动脉疾病、精神障碍、抗凝药物治疗、癌症化疗及抗生素治疗比较，差异均有统计学意义（P<0.05）。Lasso回归分析结果显示，颅脑中线位移、体温、肝硬化、性别、酒精依赖、ISS、呼吸频率、脉搏、年龄及GCS是预测TBI患者院内机械通气的关键指标。多因素Logistic回归分析结果表明，颅脑中线位移>5 mm（OR=2.65，95%CI 2.41，2.91）、体温<36℃（OR=1.64，95%CI 1.47，1.84）、肝硬化（OR=1.62，95%CI 1.29，2.03）、男性（OR=1.42，95%CI 1.32，1.52）、酒精依赖（OR=1.20，95%CI 1.09，1.32）、ISS（OR=1.09，95%CI 1.09，1.10）、呼吸频率（OR=1.04，95%CI 1.03，1.05）、脉搏（OR=1.01，95%CI 1.00，1.01）、年龄（OR=0.99，95%CI 0.99，1.00）及GCS（OR=0.65，95%CI 0.64，0.66）均为TBI患者院内机械通气的独立危险因素（P<0.01）。基于10个独立危险因素构建的方程：Logi［t P（/ 1-P）］=0.656 4+0.988 1ד颅脑中线位移”+0.491 3ד体温”+0.478 5ד肝硬化”+0.345 0ד性别”+0.180 4ד酒精依赖”+0.089 9דISS”+0.038 9ד呼吸频率”+0.009 8ד脉搏”-0.003 8ד年龄”-0.429 5דGCS”。ROC曲线分析结果显示，2018年内部验证AUC为0.95（95%CI 0.94，0.95），2019、2020、2021年各年份验证集AUC分别为0.94（95%CI 0.93，0.94）、0.93（95%CI 0.93，0.94）、0.94（95%CI 0.94，0.94），各年份校准曲线均紧贴理想线，且DCA结果显示在5%~90%风险阈值范围内均可提供良好临床净收益。此外，模型效能跨年份验证结果均优于传统临床决策模型。 结论 颅脑中线位移>5 mm、体温<36℃、肝硬化、男性、酒精依赖、ISS、呼吸频率、脉搏、年龄及GCS是TBI患者院内机械通气的独立危险因素，基于以上10个变量所构建的列线图模型具有良好的预测效能。
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