目的:比较Logistic回归、BP神经网络及支持向量机3种模型对老年慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者30 d内急性加重再入院风险的预测性能，以期为再入院高风险患者筛查及预防提供科学依据。方法:制作COPD患者调查问卷表，包括一般资料调查表、改良英国医学研究委员会呼吸困难量表（mMRC）、日常生活能力评估量表（ADL）、老年抑郁量表、微型营养评定量表（MNA-SF）及COPD评估量表（CAT），采用便利抽样法，选择宁夏地区13所综合医院2019年4月至2020年8月呼吸内科治疗的老年COPD患者作为调查对象，并随访至出院后30 d。探讨患者再入院影响因素，基于影响因素构建Logistic回归模型、BP神经网络模型和支持向量机模型，按照训练集与测试集7∶3的比例分为训练集样本和测试集样本，分别通过查准率、召回率、正确率、F1指数及受试者工作特征曲线下面积（AUC）对模型预测效能进行比较。结果:共调查1 120例患者，其中非再入院患者879例，再入院患者241例。单因素分析显示，非再入院患者与再入院患者的年龄、文化程度、吸烟情况、糖尿病和冠心病比例、过去1年因COPD急性加重住院次数、季节因素及长期家庭氧疗、规律用药、康复锻炼比例、病程、ADL、抑郁状况、mMRC、营养状况比较差异均有统计学意义。二元Logistic回归分析
作者：张瑞；常艳；张晓娜；路露；丁玲；芦鸿雁
来源：中华危重病急救医学 2022 年 34卷 8期
