换一批心境障碍患者再入院影响因素分析及预测模型比较
Analysis of related factors and comparison of prediction models for readmission of patients with mood disorder
摘要目的:分析心境障碍患者再入院的影响因素,构建预测模型并比较预测性能.方法:基于北京市安定医院2010年1月-2018年12月住院心境障碍患者电子病历数据,采用逐步logistic回归模型分析患者再入院的影响因素,构建logistic回归、支持向量机、随机森林、极端梯度提升(XGBoost)算法和卷积神经网络(CNN)的再入院预测模型,采用准确率、查准率、查全率等比较不同模型的预测性能.结果:纳入心境障碍患者6 234例,再入院有1 549例(24.9％).逐步logistic回归结果显示,女性、有共病、治疗效果为治愈、MECT治疗和使用第二代抗精神药物的心境障碍患者更容易发生再入院(OR=1.26、1.68、1.26、1.35、1.18).CNN的准确率、查准率和F1值最高,均为0.87,查全率为0.86.随机森林的查全率为0.86,AUC为0.95.结论:心境障碍患者的再入院受到多种因素的影响;卷积神经网络模型和随机森林模型的预测效果优于其他模型.
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分类号
R749.4（精神病学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1000-6729.2025.04.01
发布时间
2025-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（81872688）
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