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目的 通过应用决策树分类和回归树模型与logistic回归模型分析影响脑出血患者预后的风险因素,为临床治疗脑出血提供借鉴.方法 根据临床常见影响脑出血患者预后的风险因素,建立决策树模型和logistic回归模型,比较两种方法分析结果的差异.结果 Logistic回归分析结果显示血肿体积(OR=0.953)、首次GCS评分(OR=1.210)、肺部感染(OR=0.295)、基底节区出血(OR=0.336)是脑出血预后不良的风险因素.决策树模型分析结果显示,血肿体积和首次格拉斯哥昏迷GCS评分是影响脑出血预后最主要的因素.两种模型对脑出血预后的评价作用近似(Z=0.402,P=0.688).结论 决策树模型判断脑出血预后的价值与logistic模型近似,同时还具有可对风险因素进行交互分析、更为直观的特点.

作者:伍刚;许国宇;刘广韬;周青;刘策;常鹏飞

来源:解放军医学杂志 2015 年 40卷 12期

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作者:
伍刚;许国宇;刘广韬;周青;刘策;常鹏飞
来源:
解放军医学杂志 2015 年 40卷 12期
标签:
脑出血 Logistic模型 决策树 预后 危险因素 cerebral hemorrhage logistic models decision trees prognosis risk factors
目的 通过应用决策树分类和回归树模型与logistic回归模型分析影响脑出血患者预后的风险因素,为临床治疗脑出血提供借鉴.方法 根据临床常见影响脑出血患者预后的风险因素,建立决策树模型和logistic回归模型,比较两种方法分析结果的差异.结果 Logistic回归分析结果显示血肿体积(OR=0.953)、首次GCS评分(OR=1.210)、肺部感染(OR=0.295)、基底节区出血(OR=0.336)是脑出血预后不良的风险因素.决策树模型分析结果显示,血肿体积和首次格拉斯哥昏迷GCS评分是影响脑出血预后最主要的因素.两种模型对脑出血预后的评价作用近似(Z=0.402,P=0.688).结论 决策树模型判断脑出血预后的价值与logistic模型近似,同时还具有可对风险因素进行交互分析、更为直观的特点.