换一批基于决策树的老年肿瘤患者经外周静脉置入中心静脉导管相关深静脉血栓形成预测模型
Prediction model of PICC vein thrombosis in elderly cancer patients based on decision tree algorithm
摘要目的 建立老年肿瘤患者经外周静脉置入中心静脉导管(PICC)相关深静脉血栓形成的决策树模型.方法 选取2017年3月至2021年5月某医院行PICC的400例老年肿瘤患者作为模型组,2021年6月至2023年2月该医院行PICC的120例老年肿瘤患者作为验证组.采用logistic回归方法筛选老年肿瘤患者PICC相关深静脉血栓形成的危险因素,采用SPSS Modeler软件构建老年肿瘤患者PICC相关深静脉血栓形成的决策树模型,并分析该模型的预测效能.结果 400例老年肿瘤患者中有74例发生PICC相关深静脉血栓,深静脉血栓的发生率为18.50％.logistic回归分析结果显示,体质量指数、穿刺次数、导管留置时间、糖尿病及慢性肾功能不全是老年肿瘤患者PICC相关深静脉血栓形成的危险因素(P＜0.05).老年肿瘤患者PICC相关深静脉血栓形成决策树模型的分类节点为糖尿病、导管留置时间、慢性肾功能不全、穿刺次数及体质量指数5个临床特征,其中糖尿病是最重要的预测因子.决策树模型的AUC(AUC=0.749,95％CI:0.688～0.811)高于 logistic 回归模型(AUC=0.701,95％CI:0.633～0.770)(P＜0.05),验证组的 AUC 为0.812(95％CI:0.783～0.841).结论 体质量指数、穿刺次数、导管留置时间、糖尿病及慢性肾功能不全是老年肿瘤患者PICC相关深静脉血栓形成的危险因素,本研究构建的老年肿瘤患者PICC相关深静脉血栓形成决策树模型具有较高的准确性.
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关键词
老年肿瘤患者经外周静脉置入中心静脉导管深静脉血栓logistic回归决策树old agetumor patientPICCdeep vein thrombosislogistic regressiondecision tree
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-5253.2024.02.001
发布时间
2024-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
浙江省药学会医院药学专项科研资助项目（2020ZKY08）
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