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基于机器学习的产妇阴道分娩后创伤后应激障碍预测模型的构建与评价
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作者 李夏楠 刘玲 +1 位作者 刘冬梅 王美 《军事护理》 北大核心 2025年第10期31-34,39,共5页
目的基于机器学习分析产妇自然阴道分娩后创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder,PTSD)的危险因素并构建预测模型,探讨预测模型的预测价值。方法采用便利抽样法选取2023年12月至2024年8月安徽省某院的产妇400例为研究对象,根据... 目的基于机器学习分析产妇自然阴道分娩后创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder,PTSD)的危险因素并构建预测模型,探讨预测模型的预测价值。方法采用便利抽样法选取2023年12月至2024年8月安徽省某院的产妇400例为研究对象,根据其是否发生PTSD分为未发生PTSD组(n=346)和发生PTSD组(n=54)。基于随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)、K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、逻辑回归(Logistic regression,LR)4个机器学习模型构建产妇分娩后PTSD预测模型。采用准确度、精确度、接受者操作特性曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)等评价模型的稳健型及临床实用性。另纳入同期安徽省另一所医院的200例产妇进行外部验证。结果产妇产后PTSD的发生率为13.50%。年龄、喂养方式、计划怀孕、母婴皮肤接触、急产、妊娠糖尿病等均是产后是否发生PTSD的独立影响因素(均P<0.05)。RF模型对产妇PTSD的发生率的预测效果最好(AUC=0.882)、综合预测效能最佳。在外部验证中,RF、SVM、KNN和LR模型的AUC值分别为0.842、0.734、0.725、0.767。结论基于RF算法构建的预测模型具有较优质的预测性能,可以更加简单、快速、有效地识别产后PTSD。 展开更多
关键词 产后 创伤后应激障碍 机器学习 预测模型
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