换一批基于概率神经网络的急性阑尾炎患者术后住院天数预测研究
Research on the Prediction Model for Postoperative Hospital Stay of Patients with Acute Appendicitis Based on Probabilistic Neural Networks
摘要目的 考虑患者诊疗过程,对急性阑尾炎手术术后住院天数建立预测模型,为医院提高服务效率、医保政策制定以及患者提前了解治疗情况提供参考.方法 随机抽取某三甲医院2016年7月-2017年9月的腹腔镜下急性阑尾切除术患者共243例,利用单因素分析从患者年龄、性别、BMI、是否有合并症和是否有穿孔等因素找出显著影响因素,之后分别利用概率神经网络和多元logistic回归模型的方法构建阑尾炎患者术后住院天数预测模型.结果 影响急性阑尾炎患者术后住院天数的因素主要包括患者年龄、阑尾炎穿孔情况、其他并发症情况、白细胞指数情况、切口恢复天数以及术后发烧天数,概率神经网络模型对测试集的预测精度为72.1％,高于多元logistic回归模型的64.0％.结论 概率神经网络模型拟合度优于多元logistic回归模型,能够有效预测腹腔镜下急性阑尾切除术患者术后住院天数.
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栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-568X.2019.07.0003
发布时间
2019-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
天津市哲学社会科学规划项目（TJGL16-013Q）
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