基于Logistic回归和决策树构建卵巢癌病人营养风险预测模型
王静1
胡诗音2
龚倩1
李红霞1
刘毅1
何林生1
1.江西省妇幼保健院,江西 3300062.南昌大学护理学院
摘要：目的:基于Logistic回归和分类与回归树(CART)算法构建卵巢癌病人营养风险预测模型.方法:采用便利抽样法选取2023年11月—2024年9月江西省某三级医院肿瘤科收治的326例卵巢癌病人为研究对象,收集病人一般资料,调查病人营养风险.基于Logistic回归模型和决策树模型构建卵巢癌病人营养风险预测模型,分析影响因素.结果:卵巢癌病人营养风险发生率为50.92%.Logistic 回归分析结果显示,月均收入、肿瘤病理分型、化疗、低蛋白血症是卵巢癌病人营养风险的影响因素(P<0.05);决策树模型结果显示,化疗、肿瘤病理分型、月均收入、低蛋白血症、年龄、工作情况是卵巢癌病人发生营养风险的影响因素.Logistic回归模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)为 0.800,准确率为0.733,灵敏度为 0.819,特异度为 0.644,约登指数为0.463.决策树模型的AUC为0.802,准确率为0.742,灵敏度为0.831,特异度为0.650,约登指数为0.481.结论:Logistic回归和决策树模型均具有较好的判别能力,结合2种模型有利于对卵巢癌病人营养风险进行早期识别与管理,为妇科恶性肿瘤综合防治、康复管理提供参考.
关键词：卵巢癌营养风险Logistic回归决策树风险预测影响因素
资助基金：国家卫生健康委医院管理研究所医院药学高质量发展研究课题(NIHAYSZX2544)
论文发表日期：2025-11-25
在线出版日期：2025-11-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3751-3756 )
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