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目的 评价决策树在结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测中的准确性和合理性,为非计划性再入院的预防提供依据.方法 回顾性分析2018年6月至2019年12月在本院胃肠外科住院接受手术治疗的1195例结直肠癌患者的临床病例资料,采用卡方自动交互检验(chi-square、automatic interaction detection,CHAID)算法构建结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测的决策树模型,并采用ROC曲线下面积、灵敏度和特异度对决策树模型的预测效果进行评价.结果 63例患者非计划性再入院,非计划性再入院率为5.27%.决策树模型包含3层共11个节点,提取6条分类规则,筛选出3类高危人群,即有术后并发症,术前合并症≥2项;有术后并发症,术前合并症<2项;无术后并发症,肿瘤TNM分期≥III期,有肠造口.决策树模型的ROC曲线下面积为0.823,灵敏度为0.762,特异度为0.745.结论 决策树模型对结直肠癌术后患者非计划性再入院进行风险预测简便易行,ROC曲线下面积、灵敏度及特异度均较好,可用于非计划性再入院高危人群的筛选.

作者:陈静文;徐林霞;吴秀丽;李显蓉

来源:现代临床护理 2020 年 19卷 11期

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作者:
陈静文;徐林霞;吴秀丽;李显蓉
来源:
现代临床护理 2020 年 19卷 11期
标签:
结直肠癌 非计划性再入院 决策树 预测模型
目的 评价决策树在结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测中的准确性和合理性,为非计划性再入院的预防提供依据.方法 回顾性分析2018年6月至2019年12月在本院胃肠外科住院接受手术治疗的1195例结直肠癌患者的临床病例资料,采用卡方自动交互检验(chi-square、automatic interaction detection,CHAID)算法构建结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测的决策树模型,并采用ROC曲线下面积、灵敏度和特异度对决策树模型的预测效果进行评价.结果 63例患者非计划性再入院,非计划性再入院率为5.27%.决策树模型包含3层共11个节点,提取6条分类规则,筛选出3类高危人群,即有术后并发症,术前合并症≥2项;有术后并发症,术前合并症<2项;无术后并发症,肿瘤TNM分期≥III期,有肠造口.决策树模型的ROC曲线下面积为0.823,灵敏度为0.762,特异度为0.745.结论 决策树模型对结直肠癌术后患者非计划性再入院进行风险预测简便易行,ROC曲线下面积、灵敏度及特异度均较好,可用于非计划性再入院高危人群的筛选.