拔管惨败是机械支架病症的一个重要问题，其致命各种因素仍然是一个重要的数据资料量化问题。
近日，心肌梗死病药学领域权威时代周刊Critical Care上刊登了一篇数据资料量化评论，数据资料量化部门完成了一项管理系统回顾和盛极一时量化，以探索通过自主颤动试验并接受开发计划拔管的支架病症拔管惨败的管理系统性各种因素。该管理系统评价已在PROPERO之前注册，AL为CRD42019137003。
数据资料量化部门检索了PubMed、Web of Science和Cochrane Controlled Register of Trials数据资料库，检索间隔时间从1998年1月至2018年12月。数据资料量化部门不属于了牵涉与接受有创机械支架的重症监护加护病症拔管惨败管理系统性风险各种因素的观察普遍性数据资料量化。两位作者单独提取数据资料并评估不属于数据资料量化的有效普遍性。
67项数据资料量化（牵涉26847名参与者）相一致不属于标准并被不属于该盛极一时量化。数据资料量化部门量化了49个变量，其之前，确定了26个与拔管惨败显著管理系统性的各种因素。致命各种因素分为三个领域（合并症、急普遍性疾病严重程度和拔管时的特征），主要牵涉三个管理系统的功能性（循环、颤动和自主神经管理系统），其之前以拔管时的生理反应颤动特征颇为典型。分泌物管理的单个隐喻是变量数量最多的隐喻。数据资料量化部门通过可计算性多变量盛极一时量化，十二个各种因素与拔管惨败显著管理系统性：年岁、心脏病文化史、颤动管理系统疾病文化史、简化急普遍性生理反应低分II低分、中风、机械支架一段间隔时间内、长周期、较快深颤动比率、仗吸气力、较低的PaO2/FiO2通量、较低的钙水平和较低的利物浦失忆低分，最新的各种因素与拔管剧情的管理系统性普遍性最强。
由此可见，许多各种因素与通过自主颤动试验的心肌梗死病症的拔管惨败管理系统性。稳健的多实例临床低分和/或人工智能算法其所基于须以的自变量完成评估，以改进临床情景之前对拔管剧情的预测相容普遍性。
值得注意出处：
Flia Torrini.et al.Prediction of extubation outcome in critically ill patients: a systematic review and meta-ysis.Critical Care.2021.
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