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重型颅脑损伤合并多发伤患者早期死亡的决策树模型研究
文献摘要：
目的 建立重型颅脑损伤合并多发伤患者入院72小时内死亡的决策树模型,探讨决策树模型对患者早期预后的评估价值.方法 对DRYAD数据库的临床资料进行二次分析,采用Logistic回归分析重型颅脑损伤合并多发伤患者早期死亡的危险因素,R语言随机抽取756例(80％)患者成功构建决策树模型,并采用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)对决策树模型的准确性进行验证.结果 Logistic回归分析显示,年龄、乳酸(lactic acid,Lac)、碱剩余(buffuer excess,BE)、多发伤评分量表(Poly Trauma Grading Score,PTGS)和新损伤严重度评分(New Injury Severity Score,NISS)是患者早期死亡的独立危险因素(P<0.05);ROC分析结果显示,决策树模型抽取剩余的189例(20％)患者,其中148例预测正确,41例预测错误,模型实现了0.78的整体精度,灵敏度为0.82,特异度为0.74,总体判别能力较好.结论 决策树模型可以为重型颅脑损伤合并多发伤患者的病情评估及早期预后提供参考依据,值得临床推广应用和进一步研究.
文献关键词：
重型颅脑损伤;多发伤;决策树模型;预后
中图分类号：
作者姓名：
任杰;朱飞奇
作者机构：
518001 广东 深圳,深圳市罗湖区人民医院神经内科
文献出处：
引用格式：
[1]任杰;朱飞奇-.重型颅脑损伤合并多发伤患者早期死亡的决策树模型研究)[J].中国急救医学,2022(04):343-346
A类：
DRYAD,buffuer
B类：
重型颅脑损伤,多发伤患者,早期死亡,决策树模型,早期预后,评估价值,二次分析,随机抽取,构建决策,受试者工作特征曲线,Receiver,Operating,Characteristic,对决,lactic,acid,Lac,碱剩余,excess,BE,评分量表,Poly,Trauma,Grading,Score,PTGS,损伤严重度评分,New,Injury,Severity,NISS,模型抽取,模型实现,整体精度,病情评估,临床推广
AB值：
0.301446
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