机器学习方法用于预测在剖腹产分娩期间注射脊髓吗啡后的术后疼痛
Chin Wen Tan1,2, Juan Zhen Koh3, Hanwei Jin3
1Department of Women's Anaesthesia, KK Women's and Children's Hospital, Singapore.
在剖腹产后预测显著的术后疼痛是具有挑战性的. 脊柱回归有效地使用关键疼痛指标识别高风险患者,改善疼痛管理策略.
科学领域:
- 麻醉学 麻醉学
- 疼痛管理 疼痛管理
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 最佳的疼痛管理受到及时预测和评估高风险患者的困难所阻碍.
- 分碎的临床信息加剧了疼痛评估的延迟,增加了未经治疗的疼痛的风险.
- 这项研究的重点是用脊髓吗啡预测剖腹产后的显著术后疼痛.
研究的目的:
- 评估和比较六种模型技术对显著的术后疼痛的预测性能.
- 确定关键的临床变量,以准确预测在接受剖腹产分娩的妇女的疼痛.
- 改善及时的风险分层和疼痛管理策略.
主要方法:
- 在剖腹产后接受术后脊髓吗啡的6561名妇女的医疗记录获取 (2019年8月-2022年8月).
- 从120个最初检索的变量中提取和选择了23个临床变量,以提高算法准确性.
- 利用80%的培训和20%的验证数据进行模型开发和评估.
主要成果:
- 脊柱回归显示出最好的预测性表现 (AUC:0.719) 与选择的特征显著的术后疼痛 (7.9%的发病率).
- 使用Ridge,LASSO,Elastic net和XGBoost的减少特征集显示了可比的性能指标 (AUC:0.704-0.719).
- 关键预测变量包括最后记录的运动疼痛评分和手术后的前12小时内疼痛评分的变化.
结论:
- 脊柱回归和其他机器学习模型在预测剖腹产后显著的术后疼痛方面表现有前途.
- 这些模型利用现有的临床数据,包括先前的疼痛评分,进行风险分层.
- 未来的研究应该专注于改进这些模型的临床实施,以加强实时疼痛管理.
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