基于决策树模型的罗湖区人工流产方式流行病学特征及影响因素研究

目的:探讨基于决策树模型的罗湖区人工流产方式的流行病学特征及其影响因素。方法:回顾性纳入深圳罗湖区医院集团所属医疗机构在2021年9月—2022年10月收治的人工流产女性共9 245例,根据人工流产方式将其划分为药物组(2 004例)和手术组(7 241例),进行数据分析和结果评估。采用单因素和多因素法对人工流产方式的流行病学特征进行分析,确定影响人工流产方式选择的独立因素;同时基于决策树模型评估药物组和手术组两种人工流产方式的优缺点。结果:单因素分析结果显示,孕周、年龄、人工流产方式偏好情况、受教育程度、婚姻状况及生育情况均可能与人工流产方式选择有关(P<0.05)。多因素分析结果显示,孕周、年龄、人工流产方式偏好情况、受教育程度及生育情况是影响人工流产方式选择的独立因素(P<0.05)。决策树模型构建结果显示,孕周、人工流产方式偏好情况、婚姻状况及生育情况可直接影响人工流产方式选择,其中人工流产方式偏好情况影响最为显著。决策树模型预测分类与真实分类基本一致,模型预测错误率为10.00%,说明决策树模型的预测错误率与Logistic回归模型相同,均为10.00%,表明该模型具有良好的拟合度。结论:罗湖区人工流产方式选择受孕周、人工流产方式偏好情况、婚姻状况及生育情况等因素影响。其中,人工流产方式偏好情况对人工流产方式选择的影响最为显著。这些发现有助于优化人工流产的个体化治疗策略,提高人工流产个体的医疗体验和治疗效果。