颅脑损伤院内获得性肺炎预测:一项基于机器学习的PCA-Logistic回归分析模型

• 作者: 冯金周 刘发健 匡永勤 江华
• 来源期刊: 中国临床神经外科杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 颅脑损伤 院内获得性肺炎 主成分分析 Logistic回归分析
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: R 651.1+5
• 字数: 3911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13798/j.issn.1009-153X.2019.01.010

摘要

目的探讨PCA-Logistic回归分析模型在颅脑损伤病人院内获得性肺炎(HAP)预测建模中的应用效果.方法收集2011年12月至2017年11月开颅手术治疗的108例颅脑损伤的相关临床数据,建立PCA-Logistic回归分析模型,利用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型预测效果.结果PCA-Logistic回归分析模型发现影响病人HAP发生的重要临床指标,经ROC曲线评估PCA-Logistic回归分析模型预测HAP结局具有较高的预测效能,灵敏度为83.9%,特异度为94.8%,曲线下面积为0.949.结论PCA-Logistic回归分析模型可以有效的挖掘颅脑损伤后的临床变量,可建立HAP的预测模型,不规范的肠外营养营养支持可能是影响HAP发生的重要临床因素.