目的构建预测后路腰椎椎间融合患者术中低体温发生风险的决策树模型。方法2022年6-9月,采用便利抽样法选取于某医院行后路腰椎椎间融合术的102例患者为研究对象,根据是否发生术中低体温将其分为低体温组(n=77)和非低体温组(n=25),使用...目的构建预测后路腰椎椎间融合患者术中低体温发生风险的决策树模型。方法2022年6-9月,采用便利抽样法选取于某医院行后路腰椎椎间融合术的102例患者为研究对象,根据是否发生术中低体温将其分为低体温组(n=77)和非低体温组(n=25),使用单因素和多因素Logistic回归分析发生术中低体温的危险因素,并建立相关决策树预测模型。结果体质量指数(body mass index,BMI)较低、美国麻醉医生协会(American Society of Aneshesiologists,ASA)评分较高、入室体温较低、手术时间较长和出血量较多是后路腰椎椎间融合术患者术中低体温的独立危险因素(均P<0.05);基于上述因素建立了预测后路腰椎椎间融合术患者术中低体温发生风险的决策树模型,模型验证结果显示,曲线下面积(area under curve,AUC)为0.821(95%CI:0.798~0.844)。结论基于影响因素构建的决策树模型,对后路腰椎椎间融合术患者术中低体温的发生风险具有良好的预测能力。展开更多
文摘目的构建预测后路腰椎椎间融合患者术中低体温发生风险的决策树模型。方法2022年6-9月,采用便利抽样法选取于某医院行后路腰椎椎间融合术的102例患者为研究对象,根据是否发生术中低体温将其分为低体温组(n=77)和非低体温组(n=25),使用单因素和多因素Logistic回归分析发生术中低体温的危险因素,并建立相关决策树预测模型。结果体质量指数(body mass index,BMI)较低、美国麻醉医生协会(American Society of Aneshesiologists,ASA)评分较高、入室体温较低、手术时间较长和出血量较多是后路腰椎椎间融合术患者术中低体温的独立危险因素(均P<0.05);基于上述因素建立了预测后路腰椎椎间融合术患者术中低体温发生风险的决策树模型,模型验证结果显示,曲线下面积(area under curve,AUC)为0.821(95%CI:0.798~0.844)。结论基于影响因素构建的决策树模型,对后路腰椎椎间融合术患者术中低体温的发生风险具有良好的预测能力。
