腰椎间盘突出症病人术后发生恐动症的影响因素

目的:探讨腰椎间盘突出症(LDH)病人术后发生恐动症的危险因素,并基于Logistic回归模型和决策树模型建立LDH病人术后发生恐动症的风险预测模型。方法:回顾性分析2021年3月—2022年8月在我院行手术治疗的355例LDH病人的临床资料,根据病人术后是否发生恐动症分为恐动症组和非恐动症组,采用多因素Logistic回归分析筛选LDH病人术后发生恐动症的危险因素,运用SPSS Modeler软件建立预测LDH病人术后发生恐动症的决策树模型,并分析模型的预测效能。结果:本研究恐动症发生率为37.46%;恐动症组和非恐动症组病人受教育程度、疼痛视觉模拟评分(VAS)、医院焦虑抑郁量表(HADS)评分、自我效能、家庭人均月收入以及医疗费用支付方式比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,受教育程度、VAS评分、HADS评分、自我效能、家庭人均月收入以及医疗费用支付方式均为LDH病人术后发生恐动症的独立危险因素(P<0.05)。决策树结果显示,自我效能是LDH病人术后发生恐动症的主要危险因素,其次为医疗费用支付方式、VAS评分、HADS评分以及家庭人均月收入;受试者工作特征曲线(ROC)显示,决策树模型的预测能力高于多因素Logistic回归分析(P<0.05)。结论:受教育程度、VAS评分、HADS评分、自我效能、家庭人均月收入以及医疗费用支付方式为LDH病人术后发生恐动症的独立危险因素,医务人员可结合上述模型从不同层面发现LDH病人术后发生恐动症的影响因素,有助于评估病人病情,及时给予相应的干预指导。

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。

基于中孕期临床数据构建孕妇发生自发性早产的预测模型:一项单中心的回顾性研究

目的 基于中孕期临床数据分析孕妇发生自发性早产(SPB)的影响因素,并建立预测模型。方法 回顾性分析1 051名孕妇的临床资料,其中分娩时孕周<37周的孕妇为SPB组,≥37周的孕妇为足月组。使用多因素logistic回归模型探究孕妇发生SPB的影响因素。按照7∶3的比例将孕妇随机分成训练集和验证集,采用决策树算法建立孕妇发生SPB的预测模型,并采用受试者操作特征(ROC)曲线评估模型预测性能。结果 多因素分析结果显示,分娩时年龄(OR=1.070,95%CI:1.001~1.144)、孕次(OR=1.888,95%CI:1.023~3.485),以及孕中期白细胞计数(OR=1.144,95%CI:1.026~1.276)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)(OR=1.603,95%CI:1.152~2.232)、胎儿纤维连接蛋白(fFN)(OR=6.961,95%CI:3.740~12.955)、阴道清洁度(OR=6.673,95%CI:3.661~12.161)均是孕妇发生SPB的影响因素(均P<0.05)。训练集与验证集的决策树模型ROC曲线下面积分别为0.796(95%CI:0.720~0.871)和0.786(95%CI:0.658~0.913),准确度分别为93.99%和94.83%。Delong检验显示,验证集决策树模型ROC曲线下积与训练集决策树模型差异无统计学意义(D=0.126,P=0.786),提示模型预测效能较好。结论 分娩时年龄、孕次,以及孕中期白细胞计数和NLR水平、fFN、阴道清洁度均是孕妇发生SPB的影响因素,基于这些因素构建的决策树模型,预测性能较好,可为临床实现孕妇发生SPB风险的个性化的预测提供参考。

基于STL-XGBoost-NBEATSx的小时天然气负荷预测

小时天然气负荷预测受外部特征因素与预测方法的影响,为提高其预测精度并解决其他深度学习类模型或组合模型可解释性差、训练时间过长的问题,在引入“小时影响度”这一新特征因素的同时提出一种基于极端梯度提升树(extreme gradient boosting tress,XGBoost)模型与可解释性神经网络模型NBEATSx组合预测的方法;以XGBoost模型作为特征筛选器对特征集数据进行筛选,再将筛选降维后的数据集输入到NBEATSx中训练,提高NBEATSx的训练速度与预测精度;将负荷数据与特征数据经STL(seasonal and trend decomposition using Loess)算法分解为趋势分量、季节分量与残差分量,再分别输入到XGBoost中进行预测,减弱原始数据中的噪音影响;将优化后的NBEATSx与XGBoost模型通过方差倒数法进行组合,得出STL-XGBoost-NBEATSx组合模型的预测结果。结果表明:“小时影响度”这一新特征是小时负荷预测的重要影响因素,STL-XGBoost-NBEATSx模型训练速度有所提高,具有良好的可解释性与更高的预测准确性,模型预测结果的平均绝对百分比误差、均方误差、平均绝对误差分别比其余单一模型平均降低54.20%、63.97%、49.72%,比其余组合模型平均降低24.85%、34.39%、23.41%,模型的决定系数为0.935,能够很好地拟合观测数据。

基于广义线性混合效应模型的森林树木死亡研究

基于计数模型方法,同时考虑样地的随机效应,构建林分水平死亡模型,探究影响树木死亡的因素,以期为森林资源的监测与管理提供参考依据。以美国德州东部森林连续清查的样地数据为数据源,按4∶1的比例将其进行随机抽样,划分为训练集和验证集数据,将立地因子、林分因子和气候因子作为模型的自变量,林木死亡株数则作为模型的因变量,运用计数模型和混合效应模型方法进行模型的构建,并分析影响林木死亡株数的因子。使用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和-2倍对数似然函数值(-2logL)3种模型评价指标评估各模型间的拟合效果;采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)2种评价指标评估其预测效果,以便筛选出最佳的林分水平死亡模型。结果表明:立地因子方面,林木死亡株数与海拔(P<0.01)呈显著的负效应,与坡度(P<0.05)呈显著的正效应,说明林木死亡株数随海拔的升高而减少,随坡度的增加而增多;林分因子方面,林木死亡株数与林分年龄(P<0.001)和树木基面积(P<0.001)呈显著的正效应,与林分平方平均胸径(P<0.001)和林分密度(P<0.05)呈显著的负效应,说明林木死亡株数随林分年龄的增加和树木基面积的增大而增加,随林分平方平均胸径和林分密度的增大而减少;气候因子方面,林木死亡株数与SPEI(P<0.05)、干旱长度(P<0.001)、年平均温度(P<0.001)和夏季平均降雨量(P<0.05)均呈显著的负效应,与夏季平均温度(P<0.001)呈显著的正效应,说明林木死亡株数随干旱强度和夏季平均温度的增加而增多,随干旱长度、年平均温度和夏季平均降雨量的增加而减少。在基础计数模型中,零膨胀负二项(ZINB)模型的拟合效果最好。而加入样地随机效应后,混合效应模型的拟合精度明显有所提高。基于所有模型模拟结果的比较,得出德州东部森林的林分水平死亡模型以ZINB-mixed模型为最优模型。

含竞争指标的广义可加混合效应树高-胸径模型

广义可加混合效应模型(GAMM)兼具参数模型与非参数模型的优点,同时适于处理多层次分组数据。通过运用广义可加混合效应模型模拟胸径及树高之间关系,加入竞争因子作为辅助变量,并与传统非线性混合效应模型进行比较,能够为建立树高曲线及提高模型精度提供新方法。根据吉林省汪清林业局金沟岭林场2块100 m×100 m次生混交林样地中的实测单木数据,按照7∶3比例随机划分建模与验证数据。随机效应设定为林木分级,辅助变量选择大于对象木胸高断面积之和(B_(AL))或简单竞争指数(Hegyi指数,H_(EG)),根据随机效应的设定位置共构建15个广义可加混合效应模型,对照模型以Logistic及Richard方程为基础模型,共构建6个非线性混合效应树高-胸径模型。结果表明:所有广义可加混合效应模型均能较好地描述自变量与树高之间的关系,决定系数(R^(2))为0.8897~0.8998,相对均方根误差(R_(RMSE))为17.87%~18.74%,平均绝对误差(M_(AE))为1.7881~1.8745 m,赤池信息量(A_(IC))为4120.42~4162.23,均优于相同自变量下的非线性混合模型,R^(2)平均提高0.005,相对均方根误差、平均绝对误差、赤池信息量分别平均降低0.46%、0.0587 m、41.49。对于验证数据的预测可以看出,模型5具有最小的预测相对均方根误差,为20.28%,同时具有最小的预测平均绝对误差,为2.1038 m。但部分广义可加混合效应模型的预测表现略差于非线性混合模型。综合考虑参数与非参数估计显著性、模型估计精度及预测能力,所有模型中的最优模型为模型5,即以B_(AL)为辅助变量,考虑唯一全局平滑函数并以具有相同扭曲程度的分组水平平滑函数为基础添加随机效应。竞争因子选择B AL作为辅助变量能够提升树高模型的精度,而选择Hegyi指数为辅助变量的促进效果不明显。研究建立的广义可加混合效应树高胸径模型相较于传统非线性混合效应模型具有更高的估计精度及预测效果,B AL适宜作为树高模型的辅助变量来反映林木竞争状况的影响。

基于Logistic回归与决策树模型的农民工结核病健康教育现状与影响因素研究

目的:探析农民工群体结核病健康教育相关影响因素,提供相关可行策略,以期提高其结核病健康教育接受率。方法:以2017年全国流动人口动态监测调查A卷91481名农民工为样本,基于Logistic回归及决策树模型分析农民工结核病健康教育影响因素。构建R0C曲线并计算曲线下面积以比较判断两模型分析效果。结果:91481名农民工群体结核病健康教育接受率为33.9%,接受方式主要为宣传资料(纸质、影视)(93.8%)和宣传栏/电子显示屏(85.8%)等传统方式。Logistic回归显示,流入中、西及东北部地区、愿意居留当地、知晓国家基本公共卫生服务项目、建立健康档案、利用随访体检服务、参与组织或社会活动、参加社会医疗保险的农民工接受结核病健康教育可能性较高。决策树模型显示,国家基本公共卫生服务项目知晓情况为农民工结核病健康教育影响程度最大因素,其次为流入地区、组织或社会活动参与和健康档案建立。两模型整体效能均较高,Logistic回归模型特异度(63.3%)高于决策树模型(61.1%),决策树模型灵敏度(72.1%)高于Logistic回归模型(71.8%)。结论:在推进基本公共卫生服务均等化过程中应重点关注弱势群体如农民工群体的可及性问题,加强项目宣传,出台普惠政策,搭建救助平台,多举措吸引农民工群体参与利用服务。

中学生校园被欺凌现状及其影响因素决策树模型的建立

目的对中学生校园被欺凌现状及其影响因素进行分析,构建决策树风险预测模型。方法使用多阶段整群随机抽样法,抽取1258名中学生作为研究对象,根据在校是否发生欺凌将其分为被欺凌组和非欺凌组,收集两组相关资料,使用多因素Logistic回归筛选中学生在校被欺凌的危险因素,采用SPSS Modeler软件构建中学生在校被欺凌的决策树风险预测模型,并对其预测效能进行分析。结果1258名中学生中有325名出现被欺凌现象,其发生率为25.83%;多因素回归分析结果显示,性别、吸烟、饮酒、游戏成瘾、经常被父母打骂、学习成绩以及打架行为是中学生校园被欺凌的危险因素(P<0.05);根据危险因素构建决策树风险预测模型,模型选择了吸烟、饮酒、游戏成瘾、经常被父母打骂、学习成绩以及打架行为等6个解释变量,合计6层,23个节点,且模型选择吸烟为中学生校园被欺凌最为重要的影响因素;中学生校园被欺凌的Logistic回归模型AUC值为0.620(95%CI:0.593~0.647),决策树模型AUC值为0.658(95%CI:0.631~0.684),两种模型的Delong检验结果为Z=2.89,P=0.0039。结论性别、吸烟、饮酒、游戏成瘾、经常被父母打骂、学习成绩以及打架行为是中学生校园被欺凌的独立危险因素,根据危险因素构建的决策树模型具有较高的预测效能,为后期降低中学生校园被欺凌制定决策和规划提供了有力支持。

急性有机磷农药中毒继发肺损伤相关因素-基于随机森林和决策树模型

目的探讨急性有机磷农药中毒(AOPP)继发肺损伤相关因素,制定合理方式措施,减少肺损伤发生风险。方法选取2021年3月至2023年3月南阳市第一人民医院收治的102例AOPP患者作为研究对象,根据发病至入院12 h内肺损伤发生率分为肺损伤组和非肺损伤组,比较两组一般资料、实验室指标等,采用随机森林和决策树模型分析AOPP继发肺损伤影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析两种模型预测效能。结果102例AOPP患者肺损伤发生率为70.59%(72/105);决策树模型显示:服毒量≥40 mg/kg+急性生理与慢性健康评分(APACHEⅡ评分)≥15分的AOPP患者肺损伤发生率高;服毒量≥40 mg/kg+ChE<450 U/L+转移生长因子β1(TGF-β1)≥10 pg/mL+阿托品化时间≥90 h的AOPP患者肺损伤发生率高。随机森林模型显示,服毒量对AOPP患者继发肺损伤影响程度最高,其次是入院时ChE、入院时TGF-β1、阿托品化时间;ROC曲线显示,随机森林模型预测AOPP继发肺损伤准确度、特异度(88.24%、90.91%)高于决策树模型(67.65%、59.10%)(P<0.05)。结论基于随机森林模型的预测模型建立可准确预测AOPP继发肺损伤,其预测能力优于决策树模型,可协助医务人员进行临床决策,降低肺损伤发生风险。

基于3种机器学习算法构建宫颈癌术后尿潴留风险预测模型

目的:运用决策树、逻辑回归和支持向量机构建宫颈癌根治性切除术后尿潴留风险预测模型并比较性能,为评估及预防宫颈癌术后尿潴留提供参考依据。方法:回顾性收集459例宫颈癌根治性切除术病人的临床资料,采用决策树、支持向量机和逻辑回归3种机器学习方法构建宫颈癌根治性切除术后尿潴留风险预测模型,采用准确性、召回率、精确率、F1指数和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型性能。结果:共纳入病人的年龄、疾病分期、体质指数等8个变量。选择80%的数据集(367例)作为训练集,20%的数据集(92例)作为验证集,结果显示,决策树在训练集和验证集中准确率、召回率、精确率、F1指数和AUC都比支持向量机和逻辑回归更优,说明决策树在构建宫颈癌术后尿潴留风险预测模型中具有较高的准确率及较好的泛化性能;支持向量机在训练集中准确率、召回率、精确率、F1指数和AUC都比逻辑回归更优。同时,在验证集中,支持向量机的召回率和F1指数比逻辑回归更优,但是支持向量机的准确率、精确率和AUC却比逻辑回归差,说明支持向量机在宫颈癌术后尿潴留数据集中的泛化能力比逻辑回归差。结论:决策树在构建宫颈癌根治性切除术后尿潴留风险预测模型中具有较高的性能及较好的泛化能力,可为相关临床决策提供指导建议。

基于Logistic回归与决策树模型的老年多重慢病及影响因素分析

目的:应用决策树模型和Logistic回归对老年多重慢病影响因素进行分析,为多重慢病的管理和防控提供依据。方法:采用多阶段分层随机抽样方法于青岛、广州、苏州抽取1273名老年人,进行老年多重慢病的问卷调查,分别建立Logistic回归模型和决策树模型,分析并比较两种分析方法结果的差异性。结果:Logistic回归结果显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素,其中年龄是保护因素(OR<1)。决策树模型显示医疗保险是老年多重慢病的最主要影响因素,其次是吸烟、年龄和婚姻状况。两种模型分析比较结果显示,Logistic回归模型的灵敏度为74.3%,特异度为55.3%;决策树模型的灵敏度为57.2%,特异度为73.3%。结论:研究显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素。结合运用Logistic回归模型和CHAID模型,可以有效筛选老年多重慢病的危险因素,有助于制定针对性措施,加强管理和防控。

内蒙古大兴安岭林区白桦天然林单木胸径生长模型构建

【目的】为准确预测内蒙古大兴安岭林区的白桦天然林单木生长并制定适应性经营管理措施,构建包含气候因子和林木大小多样性因子的白桦单木胸径生长混合效应模型。【方法】数据来源于内蒙古大兴安岭林区第8和9次森林资源清查数据,共筛选出符合要求的固定样地97块,白桦样木4785株。基于筛选的数据,运用逐步回归法,构建传统单木胸径生长模型,并在此模型的基础上,引入样地随机效应,构建白桦单木胸径生长混合效应模型。利用十折交叉验证法分别对已构建的基础模型和混合效应模型进行检验。【结果】期初胸径的对数、大于对象木的断面积和、样地内胸径标准差、生长积温和年平均降雨量对白桦单木胸径生长量存在显著影响。与基础模型相比,混合效应模型的调整决定系数提高了0.1206,均方根误差降低了0.0971 cm2,模型的预测精度显著提高。十折交叉验证的结果表明混合效应模型同样表现出较好的拟合结果。【结论】包含气候因子和林木大小多样性因子的白桦单木胸径生长混合效应模型能精准预测白桦单木胸径的生长动态,可以为内蒙古大兴安岭林区的白桦天然林的科学经营提供支持。

基于决策树的血液透析患者透析失衡综合征风险预测模型的构建

目的 应用卡方自动交互检测(CHAID)决策树算法构建血液透析患者透析失衡综合征的风险预测模型。方法 选取200例血液透析患者作为研究对象,将血液透析后发生透析失衡综合征的患者纳入发生组,未发生透析失衡综合征的患者纳入未发生组。收集并分析患者的临床资料,采用单因素和多因素Logistic回归分析法筛选血液透析患者发生透析失衡综合征的独立影响因素,基于独立影响因素和决策树模型构建血液透析患者发生透析失衡综合征的风险预测模型。结果 200例血液透析患者中,发生透析失衡综合征者40例,未发生透析失衡综合征者160例。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、尿素氮是血液透析患者发生透析失衡综合征的独立危险因素(OR>1,P<0.05),白蛋白是血液透析患者发生透析失衡综合征的独立保护因素(OR<1,P<0.05)。决策树模型显示,位于第1层的年龄是透析失衡综合征最重要的影响因素(样本分为3个亚群,年龄>56.5岁患者透析失衡综合征发生率为95.0%,远高于年龄≤56.5岁患者的发生率),位于第2层的白蛋白、尿素氮分别是年龄>55.5~56.5岁、年龄>56.5岁的影响因素。结论 分析透析失衡综合征的独立影响因素,并基于决策树构建风险预测模型,可预测血液透析患者发生透析失衡综合征的概率。

基于维生素K2、IGFBP-3、Omentin-1构建特发性矮小症儿童疗效预测模型的研究

目的探讨维生素K_(2)、胰岛素样生长因子结合蛋白3(IGFBP-3)、网膜素(Omentin-1)与特发性矮小症(ISS)儿童疗效的关系,并以此构建预测模型。方法选取2019-2021年济南市第二妇幼保健院收治的242例ISS儿童,均接受重组人生长激素(rhGH)治疗,根据治疗12个月后的疗效分为有效组和无效组。统计两组一般资料及维生素K2、IGFBP-3、Omentin-1水平,采用Logistic回归模型、决策树模型分析ISS儿童治疗疗效的影响因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析两种模型预测效能。结果两组25-羟维生素D[25(OH)D]、甲状旁腺激素(PTH)、促甲状腺激素(TSH)、维生素K2、IGFBP-3、Omentin-1、rhGH剂量、每周户外运动时间比较,差异有统计学意义(P<0.05);PTH(OR=7.011,95%CI:2.456~20.014)、维生素K2(OR=0.605,95%CI:0.465~0.788)、IGFBP-3(OR=0.458,95%CI:0.321~0.654)、Omentin-1(OR=0.514,95%CI:0.389~0.679)、rhGH剂量(OR=0.563,95%CI:0.445~0.712)是ISS儿童治疗无效的影响因素(P<0.05);决策树模型显示,维生素K2、IGFBP-3、Omentin-1是ISS治疗疗效的影响因素,其中IGFBP-3的影响最为显著;ROC曲线结果显示,决策树模型、Logistic回归模型对预测ISS治疗无效的曲线下面积分别为0.922、0.908,模型分类效果均良好。结论ISS儿童的治疗疗效受维生素K2、IGFBP-3、Omentin-1等因素影响,且IGFBP-3影响最为显著,Logistic回归模型、决策树模型可互为补充,从不同方面为改善ISS儿童治疗疗效提供参考。

基于决策树构建脊柱术后病人发生尿潴留的早期预测模型

目的:构建全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的早期预警决策树模型。方法:回顾性收集2017年3月—2021年12月遵义市第一人民医院行脊柱外科手术治疗498例病人的相关因素、手术因素及术后因素。基于决策树建立全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的早期预测模型。随机抽取脊柱外科手术治疗的349例病人作为训练集,用于构建模型;剩余的149例病人作为验证集,用于评价模型效能。通过计算混淆矩受试者工作特征(ROC)曲线下面积评价决策树模型的预测性能。结果:498例病人中,90例(18.07%)术后拔除尿管后发生尿潴留。决策树模型显示,卧床时间、尿管夹闭训练、麻醉时间、留置尿管时间、拔除尿管时机是全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的影响因素。决策树模型预测脊柱全身麻醉术后病人拔除尿管后发生尿潴留训练集及验证集的ROC曲线下面积分别为0.909[95%CI(0.865,0.953)]和0.914[95%CI(0.845,0.982)],敏感度分别为83.3%和81.8%,特异度分别为87.9%和89.0%。两者ROC曲线下面积比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:卧床时间、尿管夹闭训练、麻醉时间、留置尿管时间、拔除尿管时机是全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的影响因素,本研究构建的预测模型具有较好的诊断敏感性和特异性。

二胎产妇产后抑郁的影响因素分析以及决策树预测模型构建

目的通过对二胎产妇产后抑郁影响因素进行分析,构建二胎产妇产后抑郁决策树预测模型,为临床二胎产妇产后抑郁干预提供可靠依据。方法随机选取2021年3月至2022年3月在安庆地区医院生产且符合条件的375名二胎产妇为研究对象,自制一般问卷调查产后抑郁影响因素,爱丁堡产后抑郁量表(EPDS)调查产后抑郁情况,通过Lasso回归、多元线性回归分析筛出二胎产妇产后抑郁影响因素并构建二胎产妇产后抑郁决策树预测模型。结果375名二胎产妇产后抑郁检出率为17.87%;Lasso回归、多元线性回归分析显示居住地、文化程度、新生儿性别满意度、新生儿健康状况、规范产检、妊娠合并症以及分娩时间为二胎产妇产后抑郁的影响因素(P<0.05);二胎产妇产后抑郁决策树模型准确率为92.80%,ROC曲线下面积为0.969。结论二胎产妇产后抑郁发生率高,影响因素多且复杂;决策树模型预测二胎产妇产后抑郁整体准确度高,具有临床应用价值。

心脏介入专科护士核心能力影响因素分析

目的 调查心脏介入专科护士核心能力现状并分析其影响因素,为相关部门制定和完善介入专科护士培养及认证标准提供参考。方法 采用目的抽样法,选取全国心血管病护理及技术培训基地和其辐射范围内医院的534名心脏介入专科护士,采用心脏介入专科护士核心能力自评问卷进行调查分析。结果 心脏介入专科护士核心能力总分为95.11(87.44,98.67)分;采用分类树模型及有序多分类logistic回归分析均显示,外出学习或进修经历、工作压力是心脏介入专科护士核心能力的影响因素(均P<0.05)。结论 心脏介入专科护士核心能力总体水平较高,护理管理者应关注并适度减轻护士工作压力,给予学习和进修机会,提升其核心能力。

基于决策树算法构建烧伤患者发生深静脉血栓形成的风险预测模型

目的探讨烧伤患者发生深静脉血栓形成(DVT)的危险因素,并构建烧伤患者发生DVT的决策树模型。方法选取2019年2月至2023年2月进入我院进行治疗的390例烧伤患者作为研究对象,根据DVT的发生情况将患者分为DVT组和无DVT组。采用Logistic回归分析筛选烧伤患者发生DVT的危险因素,采用SPSS Modeler软件构建烧伤患者发生DVT的决策树模型,并分析烧伤患者发生DVT的决策树模型的预测效能。结果390例烧伤患者中有63例患者发生DVT,DVT的发生率为16.15%(63/390)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、下肢烧伤、烧伤总面积≥30%TBSA、糖尿病、卧床时间及创面感染等是烧伤患者发生DVT的危险因素(P<0.05)。烧伤患者发生DVT的决策树模型选择了下肢烧伤、烧伤总面积、糖尿病、卧床时间及创面感染等5个临床特征作为模型的节点,其中下肢烧伤是最重要的预测因子。烧伤患者发生DVT的决策树模型的AUC是0.738(95%CI 0.668~0.807),烧伤患者发生DVT的Logistic回归模型的AUC是0.754(95%CI 0.685~0.822),决策树模型的AUC与Logistic回归模型的AUC差异无统计学意义(P>0.05)。结论年龄≥60岁、下肢烧伤、烧伤总面积≥30%TBSA、糖尿病、卧床时间及创面感染等是烧伤患者发生DVT的危险因素,本研究构建的烧伤患者发生DVT的决策树模型具有较高的准确性。

船舶海上交通事故人因致因因素分析方法研究

为克服模糊故障树分析模型计算过程专家人员需求量大,参评专家众多时,定量量化过程复杂及缺少随机性的问题,采用蒙特卡罗法建立模糊故障树分析模型,使用计算机运作生成随机数,并以船舶海上交通事故调查报告中的3个基本事故最小割集进行定量分析.结果表明,蒙特卡罗模型法结合使用计算机生成随机数可以解决模糊故障树分析模型对事故随机性分析结果不准确的问题,实现了在参评专家人员众多情形下简化计算过程的目标.最后通过案例验证了该模型法具有很强的针对性和实用性.

肺大手术病组费用影响因素及病例组合研究

目的:采集江苏省某三甲医院纳入EB1病组DRG结算的结算清单数据,进行费用影响因素分析和优化病例组合研究,挖掘病组内不同术式潜在价值,制定费用管理上限,为政策制定和院内医保管理提供参考。方法:回顾性分析1613例住院行肺部大手术的结算清单数据,利用单因素和多元回归模型分析肺大手术病组费用影响因素,以筛选出的住院费用影响因素作为目标变量,纳入决策树模型(QUEST)进行病例组合,分组组间差异使用非参数检验,组内差异使用变异系数(CV)检验,评价分组效果并设置费用上限。结果:性别、年龄、住院天数、手术方式、并发症/合并症是影响肺大手术病组费用的影响因素,将这5个变量作为分类节点纳入决策树模型分析,最终分为8个病例组合。结论:基于决策树模型的EB1肺大手术病组的优化分组结果和费用标准科学合理,肺段切除术在经济性和医疗价值方面存在明显优势,可供医保管理部门和医院内部管理参考。