肺癌患者术中低体温风险预测模型的构建及验证-临床诊疗知识库

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作者：

曾昕；卢秀英；周羽；蔡思雪；杨舒涵

来源：

中国护理管理 2023 年 23卷 10期

标签：

肺癌低体温列线图机器学习法 XGBoost 随机森林支持向量机 lung cancer hypothermia nomogram machine learning XGBoost random forest support vector machine

目的:构建并验证肺癌患者术中低体温风险预测模型,为临床医护人员识别术中低体温高危人群提供参考.方法:选取四川省某三级甲等肿瘤专科医院 2022 年 6月—11月的肺癌手术患者,按照7:3的比例随机分为训练集(770 例)和验证集(330 例).使用R语言中Logistic回归、XGBoost、随机森林、支持向量机 4 种机器学习算法构建预测模型,并对其性能进行比较,得到最优的肺癌患者术中低体温预测模型算法,并在验证集患者中进行模型验证.结果:术中低体温发生率为 53.2

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