使用合成少数群体超样本技术,对患有腹部恶性瘤的老年患者进行术后妄想的预测建模

科学领域:

• 老年医学 老年医学
• 手术瘤学手术瘤学
• 在医疗保健中的数据科学.

背景情况:

• 手术后痴呆症是接受腹部癌症手术的老年患者的常见并发症.
• 它带来了重大的临床管理挑战.
• 早期和准确的预测对于改善患者的治疗结果至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证腹部癌症手术后老年患者手术后痴呆症的预测模型.
• 评估合成少数群体过量采样技术 (SMOTE) 在提高这种情况的预测模型性能方面的有效性.

主要方法:

• 对611名接受腹部恶性瘤手术的老年患者进行了回顾性队列研究.
• 多变量逻辑回归分析以确定妄想的风险因素.
• 应用SMOTE来解决在妄想病例中的数据不平衡.
• 验证预测模型的准确性.

主要成果:

• 确定了关键的风险因素:查尔森并发症指数,ASA分类,脑血管疾病史,手术持续时间,输血和疼痛评分.
• 手术后妄的发生率为22.91%.
• 基于SMOTE的模型 (P2) 与原始模型 (P1,AUC 0.862) 的预测准确度 (AUC 0.856) 是可比的.

结论:

• 该SMOTE增强的预测模型表现出与预测术后痴呆症的传统方法相当的性能.
• 这种方法有效地解决了这个患者群的预测建模中的数据不平衡问题.