颅脑损伤院内获得性肺炎预测:一项基于机器学习的PCA-Logistic回归分析模型
冯金周1
刘发健1
匡永勤1
江华2
1.四川省医学科学院·四川省人民医院(东院)神经外科,成都,6101102.四川省医学科学院·四川省人民医院(东院)神经外科、创伤与代谢组多学科实验室,成都,610110
摘要：目的探讨PCA-Logistic回归分析模型在颅脑损伤病人院内获得性肺炎(HAP)预测建模中的应用效果.方法收集2011年12月至2017年11月开颅手术治疗的108例颅脑损伤的相关临床数据,建立PCA-Logistic回归分析模型,利用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型预测效果.结果PCA-Logistic回归分析模型发现影响病人HAP发生的重要临床指标,经ROC曲线评估PCA-Logistic回归分析模型预测HAP结局具有较高的预测效能,灵敏度为83.9%,特异度为94.8%,曲线下面积为0.949.结论PCA-Logistic回归分析模型可以有效的挖掘颅脑损伤后的临床变量,可建立HAP的预测模型,不规范的肠外营养营养支持可能是影响HAP发生的重要临床因素.
关键词：颅脑损伤院内获得性肺炎主成分分析Logistic回归分析
分类号：R 651.1+5(医药、卫生)
资助基金：四川省卫生计生委科研项目(110212)四川省卫生计生委科研项目(16PJ447)
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( 35-38 )
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