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3种不同模型对重型颅脑损伤患者肠内营养相关性腹泻预测能力的比较研究

         

摘要

目的构建重型颅脑损伤(STBI)患者肠内营养相关性腹泻的决策树(DT)、支持向量机(SVM)机器学习算法与logistic回归算法预测模型,并比较预测能力。方法采取便利抽样法,选取2018年1月-2021年12月贵州医科大学附属医院ICU住院的518例STBI患者为研究对象,回顾性收集其临床资料。采用DT、SVM与logistic回归算法构建STBI患者肠内营养相关性腹泻预测模型,绘制ROC曲线,并计算曲线下面积(AUC)、精确率、准确率及F1值等评价指标。结果(1)STBI患者肠内营养相关性腹泻发生率为34.17%。(2)logistic回归模型公式为:Logit(P)=1.121×GCS评分+1.393×低蛋白血症+1.047×低钾血症+1.071×禁食>48 h+0.911×多种抗生素+0.003×营养剂日用量-6.281。(3)DT、SVM与logistic回归模型均筛选出低蛋白血症、低钾血症、禁食>48 h与营养剂日用量为腹泻的预测因素。(4)3种模型综合预测能力比较为:DT模型

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