基于概率神经网络的急性阑尾炎患者术后住院天数预测研究
梁丽军1
霍梅亚2
董方岐3
1.天津中医药大学管理学院 天津3016172.天津市第一中心医院 天津3001923.天津大学管理与经济学部 天津300072
摘要：目的 考虑患者诊疗过程,对急性阑尾炎手术术后住院天数建立预测模型,为医院提高服务效率、医保政策制定以及患者提前了解治疗情况提供参考.方法 随机抽取某三甲医院2016年7月-2017年9月的腹腔镜下急性阑尾切除术患者共243例,利用单因素分析从患者年龄、性别、BMI、是否有合并症和是否有穿孔等因素找出显著影响因素,之后分别利用概率神经网络和多元logistic回归模型的方法构建阑尾炎患者术后住院天数预测模型.结果 影响急性阑尾炎患者术后住院天数的因素主要包括患者年龄、阑尾炎穿孔情况、其他并发症情况、白细胞指数情况、切口恢复天数以及术后发烧天数,概率神经网络模型对测试集的预测精度为72.1％,高于多元logistic回归模型的64.0％.结论 概率神经网络模型拟合度优于多元logistic回归模型,能够有效预测腹腔镜下急性阑尾切除术患者术后住院天数.
关键词：急性阑尾炎概率神经网络术后住院天数预测模型
分类号：R197(卫生事业管理（保健组织与事业）)
资助基金：天津市哲学社会科学规划项目(TJGL16-013Q)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 8-10,17 )
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