换一批骨科手术患者深度学习血栓形成风险模型构建与决策曲线分析
Risk model construction and decision curve analysis of deep learning thrombosis in orthopedic surgery patients
摘要目的 构建骨科手术患者深度学习血栓形成风险模型,并选用决策曲线分析其临床效能.方法 回顾性选取2022年2月-2024年2月浙江大学医学院附属第二医院临平院区收治的180例骨科手术患者,根据7:3比例将其划分为训练集(126例)和验证集(54例);根据训练集内患者深静脉血栓(DVT)形成与否进一步分为DVT发生组(32例)与DVT未发生组(94例).通过Python软件构建骨科手术患者DVT风险预测人工神经网络(ANN)模型,绘制决策曲线分析模型的临床效能.结果 训练集内DVT发生组年龄、BMI、手术时间及卧床时间均高于DVT未发生组,糖尿病、高血压、脊柱手术史、病情分布(下肢损伤)、全麻占比均高于DVT未发生组(P＜0.05).年龄大、BMI高、合并糖尿病、高血压、病情分布(下肢损伤)和卧床时间＞5 d均为骨科手术患者发生DVT的独立危险因素(P＜0.05).训练集、验证集的AUC分别为0.887、0.903.训练集与验证集分别取阈值概率18％～56％、19％～58％时,对骨科手术患者采取有效干预措施可使临床效益最大化.结论 年龄大、BMI高、合并糖尿病、高血压、病情分布(下肢损伤)和卧床时间＞5 d是骨科手术患者发生DVT的独立危险因素,由这些影响因素构建的ANN模型对骨科手术患者DVT风险预测效能显著,有助于DVT防治工作的临床效益最大化.
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关键词
骨科手术深度学习人工神经网络深静脉血栓形成决策曲线模型Orthopedic surgeryDeep learningArtificial neural networkDeep vein thrombosisDecision curveModel
栏目名称
DOI
10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.003793
发布时间
2025-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
浙江省医药卫生科技计划项目（2019KY550）
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