换一批摘要目的:分析首发老年糖尿病(DM)病人医院-家庭过渡期用药偏差的因素权属,并构建随机森林预测模型.方法:前瞻性选取2020年12月—2023年12月九江市第一人民医院收治的200例首发老年DM病人为研究对象,通过电话随访,采用用药偏差评估工具(MDT)评估病人出院7 d内的用药偏差,根据结果分为非偏差组(n=118)和偏差组(n=82).利用单因素分析确定影响因素后,采用R语言软件和随机森林算法构建用药偏差的预测模型,并利用受试者工作特征(ROC)曲线评估该模型对用药偏差的预测效能.结果:200例病人中用药偏差发生率为41%(82/200).单因素分析显示,离院方式、服用药物数量、是否有照护者、合理用药自我效能量表(SEAMS)评分、Morisky用药依从性问卷(MMAS-8)评分、糖尿病病人自我管理行为量表(SDSCA)评分均与DM病人医院-家庭过渡期用药偏差相关(均P<0.05).随机森林算法构建的预测模型中,影响因素的重要性排序依次为SEAMS评分、SDSCA评分、MMAS-8评分、是否有照护者、离院方式、服用药物数量.随机森林模型的准确度为95.00%,ROC曲线下面积(AUC)为0.947,敏感度为0.923,特异度为0.971.结论:首发老年DM病人的医院-家庭过渡期用药偏差受SEAMS评分、SDSCA评分、MMAS-8评分、是否有照护者、离院方式和服用药物数量等多个因素的影响.利用随机森林算法建立的预测模型显示出良好的预测效果.
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关键词
随机森林算法老年糖尿病医院-家庭过渡期用药偏差random forest algorithmelderly diabetes mellitushospital-home transition periodmedication deviation
栏目名称
DOI
10.12104/j.issn.1674-4748.2025.13.034
发布时间
2025-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江西省卫生健康委科技计划项目（202140250）
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