基于SMOTE算法的急性一氧化碳中毒迟发性脑病风险预警模型的构建
Construction of risk prediction model for delayed encephalopathy in acute carbon monoxide poisoning based on SMOTE algo-rithm
摘要目的 分析急性一氧化碳中毒迟发性脑病的危险因素,并基于SMOTE算法构建风险预警模型.方法 将 180 例急性一氧化碳中毒患者根据是否发生一氧化碳中毒后迟发性脑病分组,分析患者的临床资料,筛选一氧化碳中毒后迟发性脑病的影响因素,再使用SMOTE算法重建影响因素的原始数据集,从而获得其风险预警模型,并验证模型的预测效能.结果 180 例患者中有 32 例发生一氧化碳中毒后迟发性脑病,发生率为 17.78%;年龄>60 岁、头颅MRI异常、未行高压氧治疗、格拉斯哥昏迷指数评分<9 分、昏迷时间>24h以及肌酸激酶>200 U/L是一氧化碳中毒后迟发性脑病发生的危险因素(P<0.05),从而获得原始数据预警模型P1=1.491X1+1.429X2+1.053X3+1.055X4+1.292X5+1.330X6-4.157 和基于SMOTE算法的预警模型P2 = 1.433X1+1.229X2+1.215X3+1.063X4+1.402X5+1.106X6-5.224.原始数据预警模型AUC曲线下面积为0.805,低于基于SMOTE算法的预警模型0.834.结论 年龄>60 岁、头颅MRI异常、未行高压氧治疗、GCS评分<9 分、昏迷时间>24h以及肌酸激酶>200 U/L是一氧化碳中毒后迟发性脑病发生的危险因素,基于上述危险因素建立的SMOTE模型预测效能比传统Logistic回归模型更优.
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