肺切除术单肺通气期间的低潮气量与术后肺部并发症的减少没有关联

①控制潮气量或平台压以防止吸气末肺容积过高，达到减少容积伤和气压伤的目的；

②利用恰当、个体化的 PEEP 使更多肺泡维持开放状态，以减少肺不张；

③通过肺复张策略以改善局灶性肺不张，改善肺的顺应性；

④控制 FiO2 以避免氧化应激损伤

本文对共线性的处理：

在建立逻辑回归模型前，用条件指数评估纳入模型的所有变量的共线性，

如果条件指数大于30（提示存在共线性），则采用Pearson’s相关矩阵（相关分析），相关系数大于或等于0.70的变量对被合并为一个概念，或者选择具有较大单变量影响大小的变量作为包含变量。所有不被认为有共线性的变量允许进入模型。

主要目的：研究保护性通气与术后肺部并发症的关系

在匹配队列中，将是否发生术后肺部并发症作为因变量，将是否进行单肺保护性通气作为主变量，将输血、液体平衡、手术类型、手术方式作为协变量（从变量），构建条件Logistic回归模型。

模型预测能力用ROC曲线下面积（C统计量）表示

如果在调整相关协变量后，发现保护性通气与主要结局有统计学差异，则认为保护性通气是术后肺部并发症的独立预测指标。

次要目的1：确定单肺通气期间VT和PEEP的最佳组合。

在全队列中，构建OR矩阵（VT 4-6ml/kgPBW，PEEP 4-6cmH2O），用Logistic回归模型调整协变量（年龄、性别、BMI、FEV1、缺少FEV1数据、ASA分级、术前肾功能不全、生活功能状态评分、类固醇治疗、吸烟、放化疗、机构、术前重大合并症、机构、输血、液体出入量、手术类型、手术方式），用于研究是否存在降低术后肺部并发症的VT和PEEP替代组合。

次要目的2：气道压与结局的关系。

构建针对上述协变量进行调整的两个Logistic回归模型（改良驱动压、PMAX）。