换一批
换一批基于神经网络模型的髋关节置换术后病人再入院风险研究
Readmission risk of patients after hip replacement based on neural network model
摘要目的:基于神经网络模型筛选髋关节置换术后病人再入院的影响因素,并分析模型的预测效能.方法:回顾性分析2020年5月-2022年12月在温州某三级甲等医院接受髋关节置换术的440例病人的资料,根据病人出院后再入院情况分为再入院组和未再入院组,建立神经网络模型,使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果.结果:髋关节置换术后病人再入院率为19.55％.神经网络模型显示,髋关节置换术病人再入院居前5位的危险因素为糖尿病(100.0％)、手术时长(89.4％)、住院时长(79.9％)、性别(71.2％)、术后并发深静脉血栓(69.0％),模型预测准确率为81.5％,AUC为0.728[95％CI(0.669,0.786)].结论:经神经网络模型筛选,糖尿病、手术时长、住院时长、性别及术后并发深静脉血栓为髋关节置换术病人再入院的危险因素,模型预测效能较好.临床医护人员可结合神经网络模型分析结果,早期筛选髋关节置换术病人再入院的高危病人,开展早期预防,改善围术期护理,强化出院后监测,降低再入院率.
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关键词
髋关节置换术下肢深静脉血栓再入院神经网络模型影响因素护理hip replacementdeep vein thrombosis of lower limbsreadmissionneural network modelinfluencing factorsnursing
栏目名称
综合研究
DOI
10.12102/j.issn.2095-8668.2024.13.014
发布时间
2024-07-24
基金项目
浙江省医药卫生科技计划项目
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