机器学习方法用于预测为肠道阻塞进行手术的患者的术后重大并发症
Alessandro D Mazzotta1,2, Elisa Burti3, Francesco Andrea Causio4
1Department of Surgery, Vannini General Hospital, Oncological and General Surgery, 00177 Rome, Italy.
肠道阻塞的紧急手术给医疗保健带来了重大挑战. 与癌症相关的阻塞和高C反应蛋白 (CRP) 是重大术后并发症的关键风险因素,KNN显示了改善患者管理的前景.
科学领域:
- 胃肠病学 胃肠病学
- 手术瘤学手术瘤学
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 肠道阻塞的紧急手术是医疗保健的重大负担.
- 目前的结果评估往往侧重于孤立的因素,对个体患者结果的研究有限.
- 这项研究研究了肠道阻塞病例中重大术后并发症的风险因素.
研究的目的:
- 鉴定因肠道阻塞而接受紧急手术的患者中与重大术后并发症相关的重大风险因素.
- 为了比较良性肠道阻塞和与癌症有关的肠道阻塞之间的结果.
- 为了评估机器学习模型对并发症的预测性能.
主要方法:
- 对99名因肠道阻塞而接受手术的患者 (2015-2022) 的回顾性分析.
- 患者被分为与良性 (n=68) 和与癌症相关 (n=31) 的阻塞组.
- 使用了后勤回归,K-最近邻居 (KNN) 和XGBOOST;计算了接收器操作特征 (ROC) 曲线和精度.
主要成果:
- 结肠阻塞在癌症组中更为普遍 (p=0.005).
- 在癌症组中,手术时间,肠切除和口腔形成显著增加.
- 在癌症组的41%发生了严重并发症,而良性组的20%发生了严重并发症 (p=0.03). 与癌症相关的阻塞和C反应蛋白 (CRP) 是显著的风险因素. 在KNN的研究中,KNN的准确度达到0.82.2.
结论:
- 结肠阻塞经常与恶性瘤有关.
- 恶性癌症和升高的CRP是紧急手术后重大并发症的重要危险因素.
- 该KNN模型显示了在紧急肠道阻塞设置中增强患者咨询和术后管理的潜力.
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