基于随机森林算法构建Stanford A型主动脉夹层术后谵妄的预测模型
The Prediction Model for Postoperative Delirium in Stanford Type A Aortic Dissection Based on Random Forest Algorithm
摘要目的:分析Stanford A型主动脉夹层病人术后并发谵妄的危险因素,并构建随机森林模型.方法:选取2016年1月—2023年10月在我院行手术治疗的185例Stanford A型主动脉夹层病人,根据术后是否发生谵妄分为谵妄组和非谵妄组.收集所有病人的临床资料,采用多因素Logistic回归筛选术后谵妄的危险因素,运用R软件建立预测Stanford A型主动脉夹层术后谵妄的随机森林模型.结果:185例Stanford A型主动脉夹层病人中,33例Stanford A型主动脉夹层病人术后发生谵妄,152例Stanford A型主动脉夹层病人术后未发生谵妄,术后谵妄发生率为17.84%(33/185).谵妄组和非谵妄组低氧血症、D-二聚体、血乳酸、手术时间、深低温停循环时间、机械通气时间比较,差异均有统计学意义(P<0.05).低氧血症、D-二聚体>15.46 mg/L、血乳酸>2.87mmoVL、手术时间>265.81 min、深低温停循环时间>44.32 min、机械通气时间>64.83 h均是Stanford A型主动脉夹层病人术后并发谵妄的独立危险因素(P<0.05).预测Stanford A型主动脉夹层病人术后谵妄的相对重要预测因子排序依次为手术时间、机械通气时间、深低温停循环时间、血乳酸、D-二聚体、低氧血症,变量Gini值的平均降低量与其在模型的重要性成正比.随机森林算法预测术后谵妄的受试者工作特征(ROC)曲线下面积高于多因素Logistic 回归模型(Z=2.296,P=0.022).结论:低氧血症、D-二聚体>15.46 mg/L、血乳酸>2.87 mmol/L、手术时间>265.81 min、深低温停循环时间>44.32 min、机械通气时间>64.83 h均是Stanford A型主动脉夹层病人术后谵妄发生的影响因素,基于上述因素构建的随机森林模型有较好的风险预测效能.
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