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目的：对原小儿术前风险评分模型进行改良并验证，以提高该模型在小儿术后是否转入ICU的预测能力和临床应用价值。
方法：本研究回顾性分析温州医科大学附属第二医院育英儿童医院2016年1～12月所有0～14岁（包括14岁）手术患儿的资料，收集包括患儿年龄、ASA分级、SpO2（入手术室）、是否早产、是否饱胃，手术名称以及术后是否转入ICU。研究统计分析包括三部分，首先是将数据集分为建模集和验证集；然后将建模集数据采用logistic回归建立改良评分模型；最后通过验证集评价改良模型，用ROC分析曲线、H-L检验及Kappa分析对模型进行比较验证。
结果：本研究共纳入9400例，其中术后入PACU患儿8825例，术后入ICU患儿575例。改良的小儿术前风险预测评分模型由6个参数组成，分别是：年龄、ASA分级、SpO2（入手术室）、早产、饱胃及手术类别。新模型经H-L检验P=0.547，提示模型校准度较好，与实际观察结果较为接近。通过新旧模型的对比研究发现，新模型的ROC曲线下面积（0.968）明显大于旧模型（0.938）及ASA分级模型（0.871）。新模型的ROC曲线得到的最佳截断点为8分。此外在预测患儿术后是否转入ICU的敏感度、特异度和准确率均有一定程度提升，敏感度从90.82％提升到91.84％，特异度从85.84％提升到92.68％，准确率从76.65％提升到84.52％。虽然手术类别是术前风险评估的重要危险因素，但新旧模型对于不同手术类别人群的区分能力差别不大，但都明显优于ASA分级模型。
结论：建立的改良小儿术前风险评分模型能用于评估患儿术后转归，相比原评分模型，其预测敏感度、特异度和准确率均有一定程度提高，具有更大的临床应用价值。
方法：本研究回顾性分析温州医科大学附属第二医院育英儿童医院2016年1～12月所有0～14岁（包括14岁）手术患儿的资料，收集包括患儿年龄、ASA分级、SpO2（入手术室）、是否早产、是否饱胃，手术名称以及术后是否转入ICU。研究统计分析包括三部分，首先是将数据集分为建模集和验证集；然后将建模集数据采用logistic回归建立改良评分模型；最后通过验证集评价改良模型，用ROC分析曲线、H-L检验及Kappa分析对模型进行比较验证。
结果：本研究共纳入9400例，其中术后入PACU患儿8825例，术后入ICU患儿575例。改良的小儿术前风险预测评分模型由6个参数组成，分别是：年龄、ASA分级、SpO2（入手术室）、早产、饱胃及手术类别。新模型经H-L检验P=0.547，提示模型校准度较好，与实际观察结果较为接近。通过新旧模型的对比研究发现，新模型的ROC曲线下面积（0.968）明显大于旧模型（0.938）及ASA分级模型（0.871）。新模型的ROC曲线得到的最佳截断点为8分。此外在预测患儿术后是否转入ICU的敏感度、特异度和准确率均有一定程度提升，敏感度从90.82％提升到91.84％，特异度从85.84％提升到92.68％，准确率从76.65％提升到84.52％。虽然手术类别是术前风险评估的重要危险因素，但新旧模型对于不同手术类别人群的区分能力差别不大，但都明显优于ASA分级模型。
结论：建立的改良小儿术前风险评分模型能用于评估患儿术后转归，相比原评分模型，其预测敏感度、特异度和准确率均有一定程度提高，具有更大的临床应用价值。