Home    中文  
 
  • Search
  • lucene Search
  • Citation
  • Fig/Tab
  • Adv Search
Just Accepted  |  Current Issue  |  Archive  |  Featured Articles  |  Most Read  |  Most Download  |  Most Cited
Lecture

Characteristics and risk factors of patients with chronic diseases at high risk for ventilator dependence

  • Xu Huang ,
Expand
  • National Center for Respiratory Medicine, State Key Laboratory of Respiratory Health and Multimorbidity, National Clinical Research Center for Respiratory Diseases, Institute of Respiratory Medicine, Chinese Academy of Medical Sciences, Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, Center of Respiratory Medicine, China-Japan Friendship Hospital, Beijing 100029, China

Corresponding author:

Huang Xu, Email:

Received date: 2025-10-11

  Online published: 2026-04-29

Copyright

Copyright by Chinese Medical Association No content published by the journals of Chinese Medical Association may be reproduced or abridged without authorization. Please do not use or copy the layout and design of the journals without permission. All articles published represent the opinions of the authors, and do not reflect the official policy of the Chinese Medical Association or the Editorial Board, unless this is clearly specified.

Abstract

Ventilator dependence is a common clinical challenge in the ICU. Mechanically ventilated patients with comorbidities are more likely to develop ventilator dependence, which is closely associated with poor prognosis and a significant healthcare burden. This review focuses on populations with major chronic diseases, affecting different systems, including the respiratory, cardiovascular, neuromuscular, and endocrine systems, as well as chronic kidney disease. It summarizes the current epidemiology, population characteristics, and high-risk factors for ventilator dependence in these populations. The goal is to provide a basis for more refined subgroup analysis, exploration of multi-dimensional indicators, and ultimately the achievement of early and precise identification and intervention for specific chronic disease populations.

Cite this article

Xu Huang . Characteristics and risk factors of patients with chronic diseases at high risk for ventilator dependence[J]. Chinese Journal of Critical Care & Intensive Care Medicine(Electronic Edition), 2026 , 12(01) : 31 -36 . DOI: 10.3877/cma.j.issn.2096-1537.2026.01.006

有创机械通气是ICU内拯救危重呼吸衰竭患者生命的最重要治疗手段,但约15%的患者在机械通气后7 d仍无法脱离呼吸机的辅助,通常把机械通气后7~21 d仍需要部分或完全依赖呼吸机维持生命者被称为呼吸机依赖,也可称之为延长机械通气(prolonged mechanical ventilation,PMV)1。来自中国55家ICU的全国性横断面研究2发现高达36%的机械通气患者存在PMV(机械通气时间≥21 d),显著高于国际水平。一旦患者出现PMV或呼吸机依赖,则意味着不良预后,如医院获得性感染、深静脉血栓、抑郁等并发症风险增加,膈肌萎缩,进一步延长机械通气时间,长期滞留ICU,还会导致住院存活、长期存活率和远期生活质量下降,再入院风险增加,患者、医院和社会层面的经济负担显著增高,医疗资源被大量占用3。如全球最大规模的WEAN SAFE撤机研究中,未能撤机患者的ICU内病死率高达78%4。来自瑞士的全国性研究发现,机械通气时间≥7 d和≥21 d的患者ICU占床率高达22%和10%5。在PMV患者中,机械通气后6个月仍具有良好健康生活质量者仅占9%。PMV患者的年花费可达30万美元/人3

一、呼吸机依赖的高危因素

早期识别呼吸机依赖的危险因素,对于缩短住院时间,改善患者预后,进而减少医疗资源的占用尤为重要。20年来有诸多研究探讨了呼吸机依赖的高危因素(表16,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19表2471520,21,22)。
表1 呼吸机依赖高危因素(基础疾病相关)
呼吸机依赖高危因素 具体高危因素 高危因素说明
基础慢病 呼吸系统慢病:COPD、限制性胸廓疾病、OSAHS
心血管系统慢病:高血压、心血管疾病、慢性心力衰竭
神经肌肉系统慢病:脑卒中、神经肌肉疾病、脊髓损伤、精神心理障碍
内分泌慢病:糖尿病
慢病综合评分
GOLD分级高
未控制的糖尿病
查尔森合并症指数高
年龄 高龄
性别 男性
BMI ≥30 kg/m2
营养 营养不良;
血清白蛋白、前白蛋白低
衰弱 CFS>4分
疾病严重程度 SOFA评分 高SOFA评分
APACHE Ⅱ/Ⅲ评分 APACHE Ⅲ评分>36分
GCS评分 低GCS
住院 入院原因 呼吸系统疾病入院
机械通气 上机原因 气道痉挛、肺炎、AECOPD、神经肌肉疾病恶化

注:COPD为慢性阻塞性肺疾病;OSAHS为阻塞性睡眠呼吸暂停综合征;GOLD为慢性阻塞性肺疾病全球倡议;BMI为体质量指数;CFS为临床衰弱评分;SOFA为序贯器官功能衰竭评估;APACHE Ⅱ为急性生理和慢性健康状况;GCS为格拉斯哥昏迷评分;AECOPD为慢性阻塞性肺疾病急性加重

表2 呼吸机依赖高危因素(治疗及并发症相关)
呼吸机依赖高危因素 具体高危因素 高危因素说明
机械通气因素 MV时间 >30 d
MV模式 不能耐受PSV 24 h以上
撤机准备度测试当天RSBI RSBI>100
气管切开 MV 14 d后气管切开
SBT 延迟SBT;第1次SBT时PaCO2升高、氧合指数下降、心率增快;SBT失败;SBT方式、时间
机械通气期间呼吸生理 经动态肺/胸廓顺应性和理想体质量标化的机械能升高;MV期间动态呼吸系统顺应性下降;Pimax下降;较低的咳嗽峰流速
神经心理因素 镇静过深,RASS -4~-5分
镇静药物的长期应用
ICU谵妄
焦虑抑郁
睡眠剥夺
机械通气期间膈肌功能 膈肌超声:膈肌厚度减低
SBT 1 h膈肌活动度、DE、DTF
并发症 院内感染 VAP;MDR感染;反复误吸
AKI
休克

注:MV为机械通气;RSBI为浅快呼吸指数;SBT为自主呼吸试验;PSV为压力支持模式;PaCO2为动脉二氧化碳分压;Pimax为最大吸气负压;RASS为Richmond躁动-镇静量表;DE为膈肌位移值;DTF为膈肌增厚分数;VAP为呼吸机相关肺炎;MDR为多重耐药;AKI为急性肾损伤

除此以外,与呼吸机依赖相关的综合评分也正应用于临床,如I-TRACH评分,包括入住ICU后需气管插管、心率>110次/min、血尿素氮>25 mg/dl、pH<7.25、血肌酐>2.0 mg/dl或较基线增加50%和碳酸氢根离子<20 mmol/L23。通气依赖风险评分(ventilation dependence risk score,VDRS)包括既往脑卒中、第7天血小板计数≤150×109/L、第7天pH≤7.35和第7天吸入氧浓度≥0.39。每项风险因素1分,分数越高,患者发展为长期呼吸机依赖的风险越高24
基础慢病与呼吸机依赖关系密切。合并慢病的人群在机械通气人群中占比50%~60%,慢病人群呼吸机依赖比例较非慢病人群显著升高1218,且近年来慢病呼吸机依赖患者的比例日益增加,成为值得关注的医疗保健和公共卫生问题。早期识别慢病呼吸机依赖人群,发现慢病人群呼吸机依赖的高危因素并进行相应的早期干预是降低呼吸机依赖的关键。
呼吸机依赖与诸多系统慢病相关,WEAN SAFE研究显示,在进入撤机流程的4523例患者中,约65.5%的患者至少合并一种慢性合并症,最常见为慢性神经肌肉疾病(23%)、慢性呼吸系统疾病[21%,如慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)]、糖尿病(21%)等4。来自心外科的患者撤机研究也发现,当患者存在慢性心力衰竭、COPD、慢性肾衰竭时则PMV发生率显著增加9。共病越多,撤机失败率越高。从早期识别和精准干预的角度考虑,分别分析各系统慢病患者呼吸机依赖的高危因素将有助于个体化的早期干预。本文从不同系统慢病综述相关患者临床特征和高危因素。

二、呼吸系统慢病患者呼吸机依赖的现状及高危因素

呼吸系统慢病(如COPD或间质性肺病)急性发作导致呼吸衰竭而入住ICU的情况相当常见,然而,很少有相关研究调查除COPD外其他慢性肺病(如间质性肺病)PMV的发生率。COPD是呼吸系统最常见的慢病,因机械通气的COPD患者常存在严重的阻塞性通气功能障碍和二氧化碳潴留,容易在自主呼吸试验中出现高碳酸血症的加重和呼吸肌疲劳,因此更易发生撤机失败和呼吸机依赖。预测COPD患者呼吸机依赖较为复杂且相关研究并不多,重点关注疾病严重程度、医院感染和年龄。2005年,纳入86例接受机械通气的COPD患者的小型研究25发现,73%、33%和13%的患者机械通气时间分别超过1周、2周和3周。机械通气持续时间与入院时支气管扩张或社区获得性肺炎的存在、入院时基线肺功能结果或血气参数之间没有显著关系。而呼吸机相关性肺炎(ventilator-associated pneumonia,VAP)(OR=6,95%CI:2~23,P=0.011)和脓毒症(OR=10,95%CI:2~54,P=0.007)才是机械通气时间>7 d的独立预测因子;机械通气时间>15 d的主要危险因素为VAP(OR=14,95%CI:3~66,P=0.001);年龄(OR=1.2,95%CI:1~1.3,P=0.042)、急性生理学和慢性健康状况评分(OR=1.4,95%CI:1~1.7,P=0.002)和白蛋白水平(OR=0.10,95%CI:0.01~0.54,P=0.007)则是机械通气时间>21 d的高危因素。德国的WeanNet研究数据则发现进入撤机中心前机械通气时间的延长是撤机失败的主要因素26。而来自中国台湾高雄连续9年的回顾性队列研究10则报道了其他基础合并症与COPD患者PMV的关系,该研究发现,除了年龄、男性与PMV有关外,合并糖尿病、高血压、高血脂、充血性心力衰竭、冠心病、脑卒中、慢性肾脏病和痴呆患者的机械通气时间也显著延长。当COPD合并心力衰竭或脑卒中时,PMV风险增加6倍,而COPD合并慢性肾脏病或阿尔茨海默病时,PMV风险增加5倍。年龄>70岁的COPD患者以及COPD严重程度(如每年住院次数和花费)与PMV显著相关。该研究还发现,合并症越多,PMV风险越高,提示合并慢病对患者机械通气时间有显著影响。事实上COPD合并心力衰竭患者并不少见,约占所有COPD患者的15%,且COPD合并心力衰竭患者的死亡风险较单纯COPD患者增加约1/327

三、心血管系统慢病患者呼吸机依赖的现状及高危因素

心血管系统慢病是所有慢病中最为常见的慢病群,如冠心病、高血压、慢性心功能不全等。其中慢性心功能不全往往是撤机失败或PMV的常见原因,且撤机本身也容易诱发心功能不全的进一步加重,导致心脏前后负荷的增加,同时因呼吸功增加,交感神经激活,进一步增加心脏的负荷,诱发急性心源性肺水肿,即“撤机相关心血管衰竭”。因此心血管系统慢病患者较其他患者更容易发生PMV28。我国一项心脏术后危重患者长期机械通气的研究显示,长期机械通气患者的比例高达45.8%29。针对心血管系统慢病相关呼吸机依赖的研究相对缺乏,更多的研究局限于心脏外科术后患者,考虑到心脏手术患者大部分存在慢性心脏疾病,如冠心病、先天性心血管病、心脏瓣膜疾病等,该类研究相关高危因素值得关注。
Wang等9针对心脏术后患者的荟萃分析显示,PMV发生率约为20%。PMV与院内病死率升高显著相关。其中,高龄、女性、射血分数<50%、体质量指数(body mass index,BMI)>28 kg/m2、纽约心脏病协会分级≥Ⅲ级、COPD、慢性肾衰竭、心力衰竭、心律失常、既往心脏手术史、白细胞计数升高、血肌酐水平升高、体外循环时间>120 min等与PMV相关。而2023年的综述30总结了冠脉搭桥术后患者延迟撤机的高危因素,发现除了术中因素外,性别、高龄、肥胖、基础合并症(高血压、慢性肾脏病、脑血管意外、纽约心脏病协会心功能分级较高、COPD史、急性冠状动脉综合征史)与患者的延迟撤机相关。因此从以上研究可以看出,患者术前合并多系统慢病且脏器功能越差,术后患者机械通气时间越长。

四、神经肌肉系统慢病患者呼吸机依赖的现状及高危因素

以脑卒中为代表的脑血管慢病也是常见慢病群之一,且容易发生PMV。Chang等24开发的呼吸机依赖预测评分中,既往脑卒中为呼吸机依赖的独立危险因素(OR=2.564,95%CI:1.287~5.106)。这类患者容易因为意识状态下降、呼吸驱动下降和低通气或缺乏气道保护能力和咳痰能力而出现误吸导致PMV,因此传统的撤机参数如RSBI、呼吸频率、潮气量、氧合指数等也不能完全适用于神经系统慢病患者的撤机预测31。而以往针对神经系统疾病的相关研究更关注意识状态、是否遵从指令和气道保护能力。来自我国台湾的研究32表明,39%的急性脑卒中或脑外伤且有创通气的患者面临PMV,较低的格拉斯哥昏迷评分(Glasgow coma scale,GCS)或持续的意识障碍、脑功能受损会造成脱机失败的风险显著增加。意识状态下降使得患者气道保护能力下降,增加拔管后误吸的可能性。因此通常GCS<8分意味着可能需要人工气道和机械通气。来自脑出血术后机械通气患者的研究11显示,134例患者中有65例(48.5%)存在PMV,高龄和GCS评分与患者的PMV相关。此外衰弱也与脑卒中患者机械通气时间密切相关。急性脑卒中且伴随衰弱[医院脆弱风险评分(hospital frailty risk score,HFRS)>15分]或衰弱前期(HFRS:5~15分)的患者有创通气时间远高于不伴随衰弱(HFRS<5分)的患者,前两者校正OR(95%CI)分别为9.72(8.84~10.69)、3.41(3.12~3.73)d。
神经肌肉疾病患者(如进行性肌萎缩侧索硬化、重症肌无力、吉兰-巴雷综合征、肌营养不良等)因呼吸肌肉无力,其呼吸机依赖的发生率也远高于普通人群33-34。来自荷兰van den Berg等35的研究发现145例需要有创通气的吉兰-巴雷综合征患者中,呼吸机依赖(定义为机械通气时间>2个月)比例高达22.8%(33/145)。进一步的分析显示PMV患者较非PMV患者的MRC肌力评分更低、延髓受累更频繁以及神经无反射比例更高。另一项针对吉兰-巴雷综合征的研究则发现,机械通气后第7天仍无法屈髋是预测长期机械通气的最强预测因素36。针对重症肌无力的患者相关研究则发现,重症肌无力病情未充分稳定、机械通气持续时间、感染性诱因以及插管时的最大吸气压力是延长脱机的独立危险因素37。而对于病情缓慢而持续进展的肌萎缩侧索硬化患者来讲,一旦进行有创机械通气,呼吸机依赖几乎是必然的结果。一项研究显示,对于急性呼吸衰竭接受气管切开的患者,70%的肌萎缩脊髓侧索硬化患者出院时完全呼吸机依赖,28%的患者部分呼吸机依赖,仅有1例患者完全脱机38

五、其他系统慢病患者呼吸机依赖的现状及高危因素

慢性肾脏病患者在ICU中较为常见,尤其是接受血液净化治疗的终末期肾衰患者。这类患者往往存在液体潴留、电解质紊乱、合并心功能不全,在撤机阶段也更易失败。肾功能既能预测PMV风险,也能预测PMV后的病死率。我国台湾的一项研究10也发现,与无慢性肾脏病的COPD患者相比,合并慢性肾脏病的COPD患者PMV(机械通气时间>21 d)的风险明显更高,调整后的风险比高达5.81。
糖尿病和肥胖等内分泌疾病也与PMV密切相关。如来自肺移植术后PMV(机械通气时间≥14 d)的研究839、脑卒中血管内治疗患者PMV(机械通气时间≥96 h)的研究17和新型冠状病毒感染相关的研究14均发现糖尿病是PMV的独立危险因素,肺移植相关的研究39还发现高BMI与PMV相关。
在其他系统慢病中,除了针对慢性肾脏病、糖尿病和肥胖等内分泌系统慢病进行了呼吸机依赖的相关研究外,其他内分泌系统慢病发生PMV的人群特征和相关危险因素的研究仍然是缺乏的。

六、小结

虽然合并多系统慢病的患者呼吸机依赖风险高且预后不佳,但结合多种慢病、年龄、疾病严重程度及有创通气后相关指标的预测评分对拔管后7 d内再插管的预测性能均不理想7,考虑到国人的遗传背景、营养状态、多种慢病的进展程度、脏器功能不全程度、疾病控制水平等与西方人群存在差异,且国人ICU收治标准、机械通气策略、撤机流程及康复时机等方面也与国外不同,而目前的VDRS和I-TRACH评分等均来自国外人群的数据,可能使得上述评分应用于国人存在局限性。另一方面,现有评分多为通用型评分,缺乏针对不同系统慢病呼吸机依赖人群的前瞻性研究,且评分基于单一节点,未整合机械通气过程中的多种指标的动态变化,导致对呼吸机依赖的预测能力不足。为构建适用于中国慢病人群的呼吸机依赖预测体系,未来需开展大规模前瞻性和回顾性队列研究,检验现有VDRS和I-TRACH评分在国人中的适用性并提出修订版界值。另一方面,应针对不同系统慢病人群进行亚组分析,个性化分析不同人群的特征性高危因素。最后通过多中心前瞻队列研究纳入更多的多维高频指标(如生命体征、呼吸机监测参数、膈肌功能、心功能等),采用机器学习的方法整合时序与静态变量,构建动态预测模型。进而将验证后的模型嵌入电子病历系统,实现实时风险预警与分层管理。

黄絮. 慢病呼吸机依赖高危人群的特征及其危险因素[J/OL]. 中华重症医学电子杂志, 2026, 12(1): 31-36.

1
MacIntyre NR, Epstein SK, Carson S, et al. Management of patients requiring prolonged mechanical ventilation: report of a NAMDRC consensus conference [J]. Chest, 2005, 128(6): 3937-3954.

2
Li J, Zhan QY, Wang C. Survey of prolonged mechanical ventilation in intensive care units in Mainland China [J]. Respir Care, 2016, 61(9): 1224-1231.

3
Paul N, Ribet Buse E, Grunow JJ, et al. Prolonged mechanical ventilation in critically ill patients: six-month mortality, care pathways, and quality of life [J]. Chest, 2025, 168(1): 106-118.

4
Pham T, Heunks L, Bellani G, et al. Weaning from mechanical ventilation in intensive care units across 50 countries (WEAN SAFE): a multicentre, prospective, observational cohort study [J]. Lancet Respir Med, 2023, 11(5): 465-476.

5
Cederwall CJ, Naredi S, Olausson S, et al. Prevalence and intensive care bed use in subjects on prolonged mechanical ventilation in Swedish ICUs [J]. Respir Care, 2021, 66(2): 300-306.

6
Laffey CM, Sheerin R, Khazaei O, et al. Impact of frailty and older age on weaning from invasive ventilation: a secondary analysis of the WEAN SAFE study [J]. Ann Intensive Care, 2025, 15(1): 13.

7
Rodríguez Villamizar P, Thille AW, Márquez Doblas M, et al. Best clinical model predicting extubation failure: a diagnostic accuracy post hoc analysis [J]. Intensive Care Med, 2025, 51(1): 106-114.

8
Moosaie F, Abedinzadeh S, Javankiani S, et al. Lung transplantation in patients with diabetes: a systematic review [J]. Transpl Immunol, 2025, 93: 102279.

9
Wang Q, Tao Y, Zhang X, et al. The incidence, risk factors, and hospital mortality of prolonged mechanical ventilation among cardiac surgery patients: a systematic review and Meta-analysis [J]. Rev Cardiovasc Med, 2024, 25(11): 409.

10
Liao KM, Lu HY, Chen CY, et al. The impact of comorbidities on prolonged mechanical ventilation in patients with chronic obstructive pulmonary disease [J]. BMC Pulm Med, 2024, 24(1): 257.

11
Ho UC, Hsieh CJ, Lu HY, et al. Predictors of extubation failure and prolonged mechanical ventilation among patients with intracerebral hemorrhage after surgery [J]. Respir Res, 2024, 25(1): 19.

12
Dolinay T, Hsu L, Maller A, et al. Ventilator weaning in prolonged mechanical ventilation-a narrative review [J]. J Clin Med, 2024, 13(7): 1909.

13
Baker J, Rubens M, Appunni S, et al. Frailty among stroke patients and its effects on hospital outcomes [J]. J Stroke Cerebrovasc Dis, 2024, 33(11): 108016.

14
Alhaid T, Alkathem JA, Humedi AM, et al. Age and comorbidity profiles as predictors of mechanical ventilation duration in COVID-19 ICU patients: a retrospective study in Saudi Arabia [J]. Cureus, 2024, 16(1): e52976.

15
Trudzinski FC, Neetz B, Bornitz F, et al. Risk factors for prolonged mechanical ventilation and weaning failure: a systematic review [J]. Respiration, 2022, 101(10): 959-969.

16
Hannun M, Villalba D, Díaz Ballve L, et al. [Predictors of weaning and mortality in prolonged mechanical ventilation-surviving survival] [J]. Rev Fac Cien Med Univ Nac Cordoba, 2022, 79(2): 162-167.

17
Saber H, Palla M, Kazemlou S, et al. Prevalence, predictors, and outcomes of prolonged mechanical ventilation after endovascular stroke therapy [J]. Neurocrit Care, 2021, 34(3): 1009-1016.

18
Windisch W, Dellweg D, Geiseler J, et al. Prolonged weaning from mechanical ventilation [J]. Dtsch Arztebl Int, 2020, 117(12): 197-204.

19
Zhang Z, Cai X, Ming M, et al. Incidence, outcome, and prognostic factors of prolonged mechanical ventilation among children in Chinese mainland: a multi-center survey [J]. Front Pediatr, 2024, 12: 1413094.

20
Sterr F, Reintke M, Bauernfeind L, et al. Predictors of weaning failure in ventilated intensive care patients: a systematic evidence map [J]. Crit Care, 2024, 28(1): 366.

21
Shah NM, Hart N, Kaltsakas G. Prolonged weaning from mechanical ventilation: who, what, when and how? [J]. Breathe (Sheff), 2024, 20(3): 240122.

22
Michels-Zetsche JD, Gassmann V, Jasuja JK, et al. Role of multidrug-resistant bacteria in weaning from invasive mechanical ventilation [J]. Respir Res, 2024, 25(1): 69.

23
Clark PA, Inocencio RC, Lettieri CJ. I-TRACH: validating a tool for predicting prolonged mechanical ventilation [J]. J Intensive Care Med, 2018, 33(10): 567-573.

24
Chang YC, Huang KT, Chen YM, et al. Ventilator dependence risk score for the prediction of prolonged mechanical ventilation in patients who survive sepsis/septic shock with respiratory failure [J]. Sci Rep, 2018, 8(1): 5650.

25
Gursel G. Determinants of the length of mechanical ventilation in patients with COPD in the intensive care unit [J]. Respiration, 2005, 72(1): 61-67.

26
Wollsching-Strobel M, Freundt T, Hämäläinen N, et al. Outcomes after prolonged weaning in chronic obstructive pulmonary disease patients: data from the German WeanNet Initiative [J]. Respiration, 2022, 101(6): 585-592.

27
Divo MJ, Marin JM, Casanova C, et al. Comorbidities and mortality risk in adults younger than 50 years of age with chronic obstructive pulmonary disease [J]. Respir Res, 2022, 23(1): 267.

28
Huang HY, Huang CY, Li LF. Prolonged mechanical ventilation: outcomes and management [J]. J Clin Med, 2022, 11(9): 2451.

29
Shen X, Sun J, Hong L, et al. Decreased triiodothyronine (T3) as a predictor for prolonged mechanical ventilation in critically ill patients with cardiac surgery [J]. BMC Anesthesiol, 2022, 22(1): 66.

30
Shahsanaei F, Behrooj S, Petrudi NR, et al. The overall prevalence and main determinants of prolonged mechanical ventilation in patients undergoing coronary artery bypass grafting: a systematic review [J]. Heart Views, 2023, 24(4): 188-193.

31
Ko R, Ramos L, Chalela JA. Conventional weaning parameters do not predict extubation failure in neurocritical care patients [J]. Neurocrit Care, 2009, 10(3): 269-273.

32
Huang HY, Lee CS, Chiu TH, et al. Clinical outcomes and prognostic factors for prolonged mechanical ventilation in patients with acute stroke and brain trauma [J]. J Formos Med Assoc, 2022, 121(1 Pt 1): 162-169.

33
Bernardes Neto S, Torres-Castro R, Lima Í, et al. Weaning from mechanical ventilation in people with neuromuscular disease: a systematic review [J]. BMJ Open, 2021, 11(9): e047449.

34
Nelke C, Stascheit F, Eckert C, et al. Independent risk factors for myasthenic crisis and disease exacerbation in a retrospective cohort of myasthenia gravis patients [J]. J Neuroinflammation, 2022, 19(1): 89.

35
van den Berg B, Storm EF, Garssen M, et al. Clinical outcome of Guillain-Barré syndrome after prolonged mechanical ventilation [J]. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2018, 89(9): 949-954.

36
Papri N, Doets AY, Luijten L, et al. Prediction of respiratory failure and prolonged mechanical ventilation in Guillain-Barré syndrome: a prospective cohort study in Bangladesh [J]. J Peripher Nerv Syst, 2024, 29(4): 428-440.

37
Mazeraud A, Sivanandamoorthy S, Mancusi R, et al. Weaning from mechanical ventilation during myasthenic crisis, a monocentric retrospective study [J]. Sci Rep, 2024, 14(1): 19523.

38
Prigent H, Fauroux B, Attarian S, et al. Tracheostomy in ventilator-dependent patients with slowly progressive neuromuscular disease [J]. Lancet Respir Med, 2023, 11(5): 410-411.

39
Atchade E, Boughaba A, Dinh AT, et al. Prolonged mechanical ventilation after lung transplantation: risks factors and consequences on recipient outcome [J]. Front Med (Lausanne), 2023, 10: 1160621.

Outlines

/

京ICP 备07035254号-19
Copyright © Chinese Journal of Critical Care & Intensive Care Medicine(Electronic Edition), All Rights Reserved.
Tel: 010-51322627 E-mail: ccm@cma.org.cn
Powered by Beijing Magtech Co. Ltd