摘要
目的探讨母婴分离产妇泌乳Ⅱ期启动延迟(DOLⅡ)的影响因素,构建人工神经网络(ANN)预测模型并验证其应用价值。方法选取2022年12月—2023年9月于温州医科大学附属第一医院分娩并发生母婴分离的产妇为研究对象,按照7∶3的比例分为建模组和验证组,将建模组产妇根据产后是否发生DOLⅡ分为DOLⅡ组(61例)和非DOLⅡ组(131例),并分析DOLL的危险因素。构建logistic回归和ANN模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估模型的预测性能。结果共纳入274例产妇,其中建模组192例,验证组82例,建模组发生DOLⅡ产妇例数61例(31.8%)。logistic回归模型在建模组和验证组中的曲线下面积分别为0.817、0.793;ANN在建模组和验证组中的AUC分别为0.908、0.824,其中ANN模型的各评价指标为最佳,模型性能最优。ANN模型可视化显示,影响权重最大的5个变量依次为是否初产、孕期是否接受母乳喂养教育、产后24 h内母乳喂养次数、孕前BMI及孕期增重。结论基于ANN构建的母婴分离产妇DOLⅡ风险预测模型具有较好的预测效能,可为临床护理人员筛选高风险产妇并提早进行泌乳干预提供参考。
出处
《中国妇幼保健》
2025年第23期4364-4368,共5页
Maternal and Child Health Care of China
基金
浙江省温州市基础性科研项目(Y20220645)。
