自动化机器学习在剖宫产术后尿潴留预测模型中的应用

王芳; 胡星; 朱锦舟; 崔欢欢

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自动化机器学习在剖宫产术后尿潴留预测模型中的应用

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目的利用自动化机器学习方法,建立剖宫产术后尿潴留预测模型。方法选取我院2018年1月-2022年1月手术室220例行剖宫产住院产妇,根据是否发生术后尿潴留结局分为尿潴留组(38例)和无尿潴留组(182例)。比较两组生育史及术中术后临床资料,利用H_(2)O平台自动化机器学习框架,建立针对术后尿潴留结局的预测模型,通过绘制ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)以评价模型的预测能力,并对模型特征进行可视化呈现。结果两组疼痛评分、孕前BMI、产次、剖宫产史、胎儿体重、麻醉时间、手术时间、麻醉方式、尿管拔除时间及焦虑情况比较,差异有统计学意义(P<0.05);最佳模型为梯度提升机模型(GBM),Gini值0.987,R^(2)为0.653,LogLoss为0.168;模型中重要变量包括疼痛评分、焦虑、麻醉时间、产次、麻醉方式、拔尿管时间及孕前BMI;变量SHAP特征图呈现了变量与模型整体预测的相关性,LIME反映在具体案例中变量的角色;GBM模型的ROC下面积为0.909(95%CI:0.880~0.939),准确度0.947,特异度为0.962,敏感度0.856。结论基于GBM算法的剖宫产后尿潴留预测模型显示出良好的区分能力,可作为潜在的产后并发症风险初筛工具。

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来源
《医学信息》 |2023年第5期|41-45|共5页
作者
王芳; 胡星; 朱锦舟; 崔欢欢;
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作者单位

苏州工业园区星湖医院手术室;

苏州工业园区星湖医院麻醉科;

苏州大学苏州医学院;

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正文语种 chi
中图分类专科护理学;
关键词
剖宫产; 尿潴留; 自动化机器学习; 预测模型; SHAP可视化; LIME可视化;

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