目的分析急性脑出血患者合并吞咽障碍的危险因素,并通过决策树模型建立急性脑出血患者合并吞咽障碍的风险预警模型。方法回顾性选取南阳市第二人民医院2022年10月至2023年10月收治的100例急性脑出血患者为研究对象,根据患者吞咽障碍发...目的分析急性脑出血患者合并吞咽障碍的危险因素,并通过决策树模型建立急性脑出血患者合并吞咽障碍的风险预警模型。方法回顾性选取南阳市第二人民医院2022年10月至2023年10月收治的100例急性脑出血患者为研究对象,根据患者吞咽障碍发生情况分为吞咽障碍组和非吞咽障碍,采用logistic回归分析急性脑出血患者合并吞咽障碍的危险因素,运用IBM SPSS Modeler建立预测急性脑出血患者合并吞咽障碍的决策树模型。结果吞咽障碍组41例,非吞咽障碍组59例,吞咽障碍发生率为41.00%。吞咽障碍组和非吞咽障碍组患者年龄、血肿体积、美国国立卫生研究院卒中量表(national institutes of health stroke scale,NIHSS)评分、脑干出血、气管插管时间等资料对比(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、血肿体积≥30 mL、NIHSS评分升高、脑干出血、气管插管时间≥48h均是急性脑出血患者合并吞咽障碍的独立危险因素(P<0.05)。决策树模型显示,气管插管时间是急性脑出血患者合并吞咽障碍最为重要的影响因素,而NIHSS评分对急性脑出血患者合并吞咽障碍的影响较小。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线结果显示,两种模型的预测效能均为中等,多因素的ROC曲线下面积(ares under the curve,AUC)值高于决策树(Z=1.853,P=0.064)。结论年龄≥60岁、血肿体积≥30 mL、NIHSS评分升高、脑干出血、气管插管时间≥48 h均是急性脑出血患者合并吞咽障碍的影响因素,本研究构建的决策树模型对吞咽障碍发生风险具有较好的预测效能。展开更多
文摘目的分析急性脑出血患者合并吞咽障碍的危险因素,并通过决策树模型建立急性脑出血患者合并吞咽障碍的风险预警模型。方法回顾性选取南阳市第二人民医院2022年10月至2023年10月收治的100例急性脑出血患者为研究对象,根据患者吞咽障碍发生情况分为吞咽障碍组和非吞咽障碍,采用logistic回归分析急性脑出血患者合并吞咽障碍的危险因素,运用IBM SPSS Modeler建立预测急性脑出血患者合并吞咽障碍的决策树模型。结果吞咽障碍组41例,非吞咽障碍组59例,吞咽障碍发生率为41.00%。吞咽障碍组和非吞咽障碍组患者年龄、血肿体积、美国国立卫生研究院卒中量表(national institutes of health stroke scale,NIHSS)评分、脑干出血、气管插管时间等资料对比(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、血肿体积≥30 mL、NIHSS评分升高、脑干出血、气管插管时间≥48h均是急性脑出血患者合并吞咽障碍的独立危险因素(P<0.05)。决策树模型显示,气管插管时间是急性脑出血患者合并吞咽障碍最为重要的影响因素,而NIHSS评分对急性脑出血患者合并吞咽障碍的影响较小。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线结果显示,两种模型的预测效能均为中等,多因素的ROC曲线下面积(ares under the curve,AUC)值高于决策树(Z=1.853,P=0.064)。结论年龄≥60岁、血肿体积≥30 mL、NIHSS评分升高、脑干出血、气管插管时间≥48 h均是急性脑出血患者合并吞咽障碍的影响因素,本研究构建的决策树模型对吞咽障碍发生风险具有较好的预测效能。
