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经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型:基于逻辑 回归、决策树和支持向量机
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作者 姜君 封硕 +1 位作者 孙银贵 安燕 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第9期2019-2025,共7页
目的运用逻辑回归、决策树和支持向量机构建经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型并比较性能,为评估及预防经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温提供依据。方法回顾性收集本中心403例、另一中心(潍坊市人民医院)120例经尿道前列... 目的运用逻辑回归、决策树和支持向量机构建经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型并比较性能,为评估及预防经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温提供依据。方法回顾性收集本中心403例、另一中心(潍坊市人民医院)120例经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温患者的临床资料,采用逻辑回归、决策树和支持向量机3种机器学习方法构建经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型,采用准确性、召回率、精确率、F1指数和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型性能。结果纳入患者的手术时长、前列腺重量、术中冲洗量和是否偏瘦,共4个变量。本中心选择70%的数据集(283例)作为训练集,30%的数据集(120例)作为验证集,另一中心数据(120例)作为外部验证集。在训练集、验证集及外部验证集中,支持向量机的精确率及准确率均为最优,在训练集与验证集中支持向量机的ROC均为最优,逻辑回归次之,且二者在2个数据集中的AUC差异不大。对比支持向量机(SVM)模型与逻辑回归和决策树模型发现,SVM在验证集上的精确率、准确率、召回率、F1指数和AUC值方面均超过其他2种模型。SVM在外部验证集上的精确率、准确率均优于逻辑回归和决策树模型,召回率、F1指数、AUC值略低于决策树模型。SVM在训练集上的精确率、准确率、F1指数和AUC值均优于逻辑回归和决策树模型,尽管其召回率略低于决策树模型。结论支持向量机在构建经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型中具有较高的性能及较好的泛化能力,可为相关临床决策提供指导建议。 展开更多
关键词 前列腺 低体温 危险因素 机器学习 预测模型
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经尿道钬激光前列腺剜除术后低体温的危险因素及列线图预测模型的构建 被引量:1
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作者 姜君 封硕 +1 位作者 孙银贵 安燕 《中南大学学报(医学版)》 CSCD 北大核心 2024年第11期1741-1750,共10页
目的:术后低体温是临床常见并发症,其发生率较高且可能对患者术后恢复产生不利影响。经尿道钬激光前列腺剜除术(transurethral holmium laser enucleation of prostate,HoLEP)是一种用于治疗良性前列腺增生的微创手术,具有出血少、适应... 目的:术后低体温是临床常见并发症,其发生率较高且可能对患者术后恢复产生不利影响。经尿道钬激光前列腺剜除术(transurethral holmium laser enucleation of prostate,HoLEP)是一种用于治疗良性前列腺增生的微创手术,具有出血少、适应证广、术后恢复快等优点,然而有关HoLEP术后患者低体温风险因素的研究相对较少,尤其缺乏预测模型来指导临床实践。本研究旨在通过建立一个预测模型来预测患者在HoLEP术后发生低体温的风险,并探讨相关风险因素。方法:回顾性收集在山东第二医科大学附属医院接受HoLEP治疗的患者,根据是否发生低体温分为低体温组和非低体温组,并对2组的术前、术中及术后指标进行比较。采用最小绝对收缩和选择算法(leastabsolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归结合逻辑回归方法对临床数据进行分析。构建预测HoLEP后低体温风险的预测模型,并用Bootstrap检验进行了内部验证。结果:403例患者纳入分析,其中85例患者发生术后低体温,发生率为21.1%。Logistic回归分析确定手术时长(OR=1.009,95%CI 1.003~1.015)、偏瘦(OR=9.881,95%CI4.038~24.910)、前列腺重量(OR=1.021,95%CI 1.012~1.030)为术后低体温的独立风险因素,并纳入列线图模型。经内部验证,该列线图模型显示出较强的区分度,受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.755(95%CI0.686~0.820),C指数(C-index)为0.832(95%CI 0.787~0.865)。校准曲线显示良好的一致性。决策曲线分析显示当术后低体温发生风险阈值在8%97%范围内时,该列线图更具临床价值。结论:本研究开发了一个可以预测HoLEP后患者发生低体温风险的列线图,为临床医师提供一个简单的预测工具。 展开更多
关键词 低体温 前列腺剜除 风险因素 列线图 预测模型
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