基于Logistic回归模型与决策树模型分析缺血性脑卒中后抑郁影响因素

• 作者: 张新月 沙凯辉 宋淑霞 王芳 程美玲
• 来源期刊: 护理研究
• 关键词: Logistic回归 决策树 缺血性脑卒中 卒中后抑郁 影响因素 护理
• 年，卷（期）: 2023,（18）
• 所属期刊栏目: 科研论著
• 页码范围: 69-76
• 页数: 8页
• 语种: 中文

摘要

目的:了解缺血性脑卒中病人卒中后抑郁（PSD）发生现状，采用Logistic回归模型和决策树C5.0模型探讨其影响因素。方法:采用便利抽样法选取2022年1月—10月滨州市某三级甲等医院确诊为缺血性脑卒中的215例病人为研究对象进行调查，通过构建Logistic回归模型和决策树C5.0模型分析PSD发生的影响因素，比较两种模型的预测性能。结果:215例缺血性脑卒中病人完成调查，其PSD发生率为37.7%。Logistic回归模型显示，性别、脑卒中部位、日常生活活动能力量表（BI）评分、同型半胱氨酸和红细胞分布宽度是PSD发生的影响因素，模型受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.772。决策树C5.0模型显示，BI评分、脑卒中部位和是否合并糖尿病是PSD发生的影响因素，模型AUC为0.729。两种模型预测性能比较差异无统计学意义（Z=1.737,P=0.082）。结论:缺血性脑卒中病人PSD发生率较高，Logistic回归模型和决策树C5.0模型对其具有一定预测价值，建议两种模型联合使用以提高预测性能，实现PSD的早期识别和干预。