换一批基于Logistic回归和决策树的老年脑卒中病人肌少症风险预测模型的构建
Construction of risk prediction model of sarcopenia in senile patients with stroke based on Logistic regression and decision tree
摘要目的:探究影响老年脑卒中病人肌少症的因素,构建风险预测模型,并评估其预测准确性.方法:于2022年9月—2023年4月选取辽宁省某三级甲等医院神经内科的489例老年脑卒中病人为研究对象.依据Logistic回归分析结果构建肌少症风险预测模型,绘制列线图和决策树,并根据受试者工作特征曲线下面积(AUC)和混淆矩阵对模型的预测效能进行评价.结果:老年脑卒中病人肌少症发生率为37.6%.Logistic回归分析结果显示,年龄、吸烟、日常生活自理能力(ADL)、跌倒风险、营养状态和运动习惯是老年脑卒中病人肌少症发生的影响因素(P<0.05);决策树模型结果显示,年龄、ADL、吸烟、运动习惯、营养状态是病人发生肌少症的决策因素.Logistic回归模型的AUC为0.959,决策树模型训练集和测试集的AUC分别为0.892和0.826.结论:本研究构建的Logistic回归模型和决策树模型预测效能均良好,有利于临床医护人员对肌少症高危人群进行筛查.
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关键词
老年人脑卒中肌少症Logistic回归决策树康复护理senilestrokesarcopeniaLogistic regressiondecision treerehabilitationnursing
栏目名称
DOI
10.12102/j.issn.1009-6493.2024.10.002
发布时间
2024-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
辽宁省社会科学规划基金项目（L21BGL023）
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