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基于Logistic回归和决策树法构建急性心肌梗死病人术后运动恐惧的风险预测模型

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摘要 目的:基于Logistic回归和决策树法构建急性心肌梗死(AMI)病人术后运动恐惧的风险预测模型。方法:采用便利抽样法,选取2022年12月1日—2024年12月31日医院收治的AMI病人240例作为研究对象。通过单因素分析、Logistic回归分析AMI病人术后运动恐惧的影响因素,采用SPSS Modeler软件构建相关决策树模型,并分析其预测效能。结果:240例AMI病人,术后运动恐惧发生率为61.67%(148/240)。年龄≥60岁[OR=3.925,95%CI(2.015,7.644)]、初中及以下学历[OR=3.235,95%CI(1.631,6.416)]、心功能分级为Ⅲ级或Ⅳ级[OR=6.978,95%CI(3.125,15.581)]、女性[OR=2.973,95%CI(1.495,5.912)]、心脏健康自我效能较低[OR=2.361,95%CI(1.237,4.507)]、家庭支持水平低[OR=3.676,95%CI(1.799,7.510)]是AMI病人术后运动恐惧的危险因素(P<0.05)。以危险因素构建AMI病人术后运动恐惧决策树模型,深度为4,共17个节点,9个终端节点,其中心功能分级为最重要的预测因子。受试者工作特征(ROC)曲线结果显示,决策树模型的曲线下面积(AUC)值为0.856[95%CI(0.810,0.902)],Logistic回归模型的AUC值为0.835[95%CI(0.785,0.885)],两者比较无统计学差异(Z=1.332,P>0.05)。结论:本研究构建的决策树模型预测效能良好,能在AMI病人中有效区分术后运动恐惧的高风险病人。
作者 崔华 俞晓瑛
出处 《全科护理》 2026年第3期555-559,共5页 Chinese General Practice Nursing
关键词 急性心肌梗死 运动恐惧 决策树 LOGISTIC回归 健康自我效能 acute myocardial infarction fear of movement decision tree Logistic regression health self-efficacy
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