某三甲医院神经外科手术部位感染Logistic回归与神经网络预测研究

廖睿纯; 曹先伟; 邓琼; 曾凌

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目的应用人工神经网络及Logistic多元回归分析方法建立神经外科手术患者手术部位感染(SSI)数学预测模型。方法回顾性收集2017年1月-2017年12月于某三甲医院就诊的神经外科手术患者为研究对象,分析相关影响因素和术后感染情况,应用Logistic多元回归和人工神经网络建立神经外科手术患者SSI数学预测模型。结果共4 664例手术患者,其中有304例患者发生手术部位感染,感染发生率为6.52%;多元Logistic回归分析结果显示,患者年龄≥60岁、糖尿病、手术时间≥3h、术后再次手术、术前炎症反应、硬脑膜切开、接台手术、手术切口数是神经外科术后患者发生SSI的独立影响因素,总准确率为71.00%,ROC曲线下面积为0.833;神经网络预测SSI感染的重要性排序前5位的自变量及标准化重要性分别为患者年龄≥60岁(100%)、术前炎症反应(75.41%)、术后再次手术(66.46%)、硬脑膜切开(57.12%)、手术时间≥3h(51.86%);训练样本的准确率为91.51%,测试样本的准确率为93.24%,ROC曲线下面积为0.877。结论本研究中Logistic回归模型和神经网络模型两种预测模型均对神经外科SSI感染的预测能力较好,而神经网络模型的拟合效果相对而言更好。

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来源
《中华医院感染学杂志》 |2018年第8期|1203-1206|共5页
作者
廖睿纯; 曹先伟; 邓琼; 曾凌;
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作者单位

南昌大学江西医学院2014级;

江西南昌330006;

南昌大学第一附属医院医院感染管理科;

江西南昌330006;

南昌大学公共卫生学院;

江西南昌330006;

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正文语种 chi
中图分类 R619.3;
关键词
神经外科; 手术部位感染; 人工神经网络模型; Logistic多元回归;

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