典型文献
基于logistic回归和决策树法预测颅脑肿瘤患者术后病情恶化风险
文献摘要：
目的 探讨logistic回归模型与决策树模型预测颅脑肿瘤患者术后病情恶化风险的应用价值,为早期识别和干预高危患者提供参考.方法 选取颅脑肿瘤行开颅手术患者539例,按是否发生病情恶化分为病例组(n=241)和对照组(n=298),分别建立lo-gistic 回归模型和决策树模型,分析比较两种模型的差异.结果 logistic回归结果显示,ASA分级、手术时间、脉搏血氧饱和度、格拉斯哥评分、中线结构是影响颅脑肿瘤术后病情恶化的主要因素;决策树模型分析结果显示,格拉斯哥评分和ASA分级是颅脑肿瘤术后病情恶化的影响因素.logistic回归模型的ROC曲线下面积显著大于决策树模型,分别为0.881、0.848.结论 将两种模型结合可以从不同层面发现颅脑肿患者术后病情恶化的影响因素,为临床医护人员评估患者病情和及时采取针对性的干预措施提供指导.
文献关键词：
颅脑肿瘤;手术;logistic回归;决策树;病情恶化;风险因素;病情观察;护理干预
中图分类号：
作者姓名：
张燕;彭伶丽;张磊;周芳意;罗贞
作者机构：
湖南省人民医院(湖南师范大学附属第一医院)神经外科 湖南长沙,410005;中南大学湘雅医院护理教研室;中南大学湘雅医院重症医学科;中南大学湘雅医院急诊科;中南大学湘雅护理学院
文献出处：
引用格式：
[1]张燕;彭伶丽;张磊;周芳意;罗贞-.基于logistic回归和决策树法预测颅脑肿瘤患者术后病情恶化风险)[J].护理学杂志,2022(07):15-19
A类：
B类：
logistic,颅脑肿瘤,肿瘤患者,病情恶化,决策树模型,早期识别,高危患者,开颅手术,手术患者,生病,ASA,手术时间,脉搏血氧饱和度,格拉斯哥评分,中线,线结,脑肿瘤术后,临床医护,医护人员,患者病情,病情观察,护理干预
AB值：
0.174639
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
