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目的:应用神经网络建立外科手术患者手术部位感染(SSI)径向基函数神经网络(RBF)神经网络预测模型,并探讨其临床应用价值。方法:收集郑州大学第二附属医院2019年1月至2022年6月间39 321例外科手术患者为研究对象,选取其中268例感染患者为试验组,268例未感染患者为对照组分析相关影响因素和术后感染情况,使用SPSS 25.0,应用Logistic回归和神经网络分别建立Logistic回归模型以及RBF神经网络模型,感染患者按4∶1划分为训练集和测试集,比较2种模型的预测性能。用RBF神经网络模型对2022年7月至2022年11月5 600例外科手术患者进行预测,根据此预测结果,对每一例患者施行临床干预,记录发生SSI的感染例数,计算感染率,并进行干预前后比较。结果:共39 321例手术患者,其中有268例患者发生手术部位感染,感染发生率为0.68

作者:王皖军;王璐;焦红军;董风其;张鸿;陶明晖

来源:中华实验外科杂志 2023 年 40卷 8期

知识库介绍

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作者:
王皖军;王璐;焦红军;董风其;张鸿;陶明晖
来源:
中华实验外科杂志 2023 年 40卷 8期
标签:
外科手术 手术部位感染 RBF神经网络 Logistic回归 Surgery Surgical site infection Radial basis function neural network Logistic regression
目的:应用神经网络建立外科手术患者手术部位感染(SSI)径向基函数神经网络(RBF)神经网络预测模型,并探讨其临床应用价值。方法:收集郑州大学第二附属医院2019年1月至2022年6月间39 321例外科手术患者为研究对象,选取其中268例感染患者为试验组,268例未感染患者为对照组分析相关影响因素和术后感染情况,使用SPSS 25.0,应用Logistic回归和神经网络分别建立Logistic回归模型以及RBF神经网络模型,感染患者按4∶1划分为训练集和测试集,比较2种模型的预测性能。用RBF神经网络模型对2022年7月至2022年11月5 600例外科手术患者进行预测,根据此预测结果,对每一例患者施行临床干预,记录发生SSI的感染例数,计算感染率,并进行干预前后比较。结果:共39 321例手术患者,其中有268例患者发生手术部位感染,感染发生率为0.68