搜索到213 篇“ 决策树法 “的相关文章
基于决策树 法 构建老年肝细胞癌患者TACE术后急性中重度腹痛的风险预测模型 2025年 决策树 法 构建老年肝细胞癌(HCC)患者经动脉化疗栓塞(TACE)术后急性中重度腹痛的风险预测模型,为预防患者TACE术后急性中重度腹痛提供参考。方法 回顾性收集2020年10月~2023年9月期间在南通市第三人民医院介入科接受TACE治疗的362例老年HCC患者的临床资料。根据术后48 h内是否发生急性中重度腹痛,将患者分为腹痛组(n=123)和无腹痛组(n=239)。使用决策 分类回归树 (CRT)法 构建急性中重度腹痛的预测模型,并通过受试者工作特征(ROC)曲线分析比较预测效果。结果单因素分析结果显示,两组患者在TACE手术史、肿瘤距肝包膜距离、肿瘤最大直径、肿瘤数目、血管侵犯比例、TACE术式、TACE术后腹痛病史、碘油用量和使用无水乙醇比例方面差异具有统计学意义(χ^(2)=18.772、24.295、32.255、19.708、35.844、32.496、8.719、107.524、62.734,P<0.05)。CRT模型构建结果显示,碘油用量、是否使用无水乙醇、血管侵犯、TACE手术史、TACE术式及肿瘤数目均为术后急性中重度腹痛的影响因素(P<0.05)。CRT模型的曲线下面积(AUC)为0.895,95%CI=0.858~0.932,灵敏度为0.772,特异度为0.912。结论老年HCC患者术后发生急性中重度腹痛的主要影响因素包括碘油用量、是否使用无水乙醇、血管侵犯情况、TACE手术史、TACE术式及肿瘤数目。基于上述因素构建的CRT模型具有良好的预测效果。关键词：经动脉化疗栓塞 基于决策树 法 预测肿瘤患者PICC置管后上肢静脉血栓风险研究 被引量：1 2024年 决策树 模型对肿瘤患者PICC置管后预测血栓风险的应用价值。方法 回顾性分析178例肿瘤PICC置管患者临床资料,采用CHAID决策树 分析构建PICC置管后上肢静脉血栓风险因素决策树 模型,并验证模型效应。结果决策树 生长4层,共9个生长节点,终末节点5个,筛选出4类血栓高危人群:未使用抗凝剂的肿瘤患者;未使用抗凝剂,合并甘油三酯高于正常的患者;未使用抗凝剂,甘油三酯正常或偏低,但NRS2002营养评分≥3分的患者;未使用抗凝剂,甘油三酯正常或偏低,NRS2002营养评分<3分,无手术史。决策树 模型ROC曲线下面积为0.909,敏感度87.32%,特异度96.23%。结论决策树 模型对预测肿瘤患者PICC置管后上肢静脉血栓形成风险简便易行,可用于上肢静脉血栓风险高危人群的筛选。关键词：肿瘤 决策树模型 血栓 基于决策树 法 构建后路腰椎椎间融合术患者术中低体温发生风险的预测模型 2024年 决策树 模型。方法 2022年6-9月,采用便利抽样法 选取于某医院行后路腰椎椎间融合术的102例患者为研究对象,根据是否发生术中低体温将其分为低体温组(n=77)和非低体温组(n=25),使用单因素和多因素Logistic回归分析发生术中低体温的危险因素,并建立相关决策树 预测模型。结果体质量指数(body mass index,BMI)较低、美国麻醉医生协会(American Society of Aneshesiologists,ASA)评分较高、入室体温较低、手术时间较长和出血量较多是后路腰椎椎间融合术患者术中低体温的独立危险因素(均P<0.05);基于上述因素建立了预测后路腰椎椎间融合术患者术中低体温发生风险的决策树 模型,模型验证结果显示,曲线下面积(area under curve,AUC)为0.821(95%CI:0.798~0.844)。结论基于影响因素构建的决策树 模型,对后路腰椎椎间融合术患者术中低体温的发生风险具有良好的预测能力。关键词：决策树 基于决策树 法 构建深静脉置管并发 导管相关性感染的风险预测模型及防控策略分析 被引量：3 2024年 决策树 法 构建深静脉置管(deep venous cetheterization,DVC)并发导管相关性感染的风险预测模型,为医护人员制订相关防控策略提供依据。方法 2019年1月至2021年12月,采用便利抽样法 选取深圳市某三级综合性医院就诊的DVC患者2202例为研究对象,根据有未发生导管相关性感染将其分成感染组与非感染组,以二元Logistic回归分析法 与决策树 法 分别创建DVC并发导管相关性感染的预测模型,并评估上述两种模型的风险预测效果。结果 年龄≥65岁、糖尿病、长期置管、重复置管、白蛋白<30 g/L等均是DVC患者发生导管相关性感染的独立危险因素(P<0.05);决策树 模型中,重复置管是DVC患者并发导管相关性感染最重要的预测因子;DVC患者并发导管相关性感染决策树 模型的受试者特征曲线下面积(area under curve, AUC)值为0.808(95%CI:0.758~0.858)。结论 构建的DVC患者并发导管相关性感染的决策树 模型的应用价值较高,可作为医护人员筛选潜在的导管相关性感染患者的依据。关键词：决策树 深静脉置管 导管相关性感染 基于logistic回归和决策树 法 预测肿瘤合并胆管占位患者ERCP术后并发胰腺炎的研究 2024年 决策树 法 ,研究肿瘤合并胆管占位患者在内镜下逆行胰胆管造影术(ERCP)术后并发胰腺炎的影响因素。方法 选择2020年3月至2023年3月河南省肿瘤医院收治的149例下段胆管癌合并胆管占位患者,均接受ERCP术治疗。入院后,收集患者的临床资料,根据患者术后是否并发胰腺炎,将其分为发生组与未发生组,并对比两组患者的临床资料。分别采用logistic回归和决策树 法 分析患者ERCP术后并发胰腺炎的影响因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析logistic回归分析与决策树 模型分析的结果。结果149例患者术后共有29例(19.46%)并发胰腺炎,据此将其分为发生组(n=29)与未发生组(n=120)。两组患者的性别、年龄、体重指数(BMI)、高血压、糖尿病、吸烟、饮酒、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、空腹血糖(FPG)、淀粉酶(AMY)等一般资料相比,差异无统计学意义(P>0.05);发生组患者的急性生理学与慢性健康状态评分系统Ⅱ评分、胰腺炎病史、胰腺显影、存在插管困难与未发生组相比,差异有统计学意义(P<0.05)。logistic多因素回归分析结果显示,胰腺炎病史、胰腺显影、存在插管困难是ERCP术后并发胰腺炎的危险因素(P<0.05)。决策树 模型结果显示,胰腺炎病史、胰腺显影、存在插管困难均是影响ERCP术后并发胰腺炎的危险因素。logistic回归和决策树 模型的分类准确率分别为85.37%和90.72%,准确度均较好。ROC曲线结果显示,logistic回归的曲线下面积为0.798,决策树 模型的曲线下面积为0.843(P<0.05)。结论临床针对存在胰腺炎病史、胰腺显影、插管困难的下段胆管癌合并胆管占位患者,可给予有效治疗及干预;将logistic回归和决策树 法 联合应用可从不同层面发现下段胆管癌合并胆管占位患者在ERCP术后并发胰腺炎的影响因素,从而加强早期关键词：LOGISTIC回归 决策树法 内镜下逆行胰胆管造影术 胰腺炎 基于决策树 法 构建老年慢性阻塞性肺疾病患者衰弱风险预测模型 决策树 构建老年COPD患者衰弱风险预测模型。从而协助...关键词：慢性阻塞性肺疾病 衰弱 决策树模型 “决策树 法 ”在项目投标决策 中的应用 2023年 决策树 法 是决策 分析人员在多种可供选择的方案下,通过已掌握的海量数据寻找最佳决策 方案的一种切实可行的分析方法 。决策树 分析方法 的诞生,彻底颠覆了决策 者的决策 理念,使决策 的质量发生了质的飞跃,通过定量分析,决策 的结果更加客观科学,更加贴近实际,克服了定性分析给决策 带来的盲目性,大大地降低了决策 失误和决策 风险。通过决策树 原理,结合多年工程投标的经验,就施工企业如何优选投标项目及报价策略这一问题作以探讨。关键词：决策树 投标项目 报价策略 基于粗糙集联合决策树 法 的智能变电站远程调度管理优化 2023年 决策树 的优化方法 。首先收集变电站的运行功率、温度、湿度、电流、电压等数据;然后利用粗糙集联合决策树 方法 分析已收集的信息数据,并进行综合性分析;最后依据分析结果,对变电站感知节点进行远程调度。研究结果显示,基于粗糙集联合决策树 的变电站调度方法 ,能全面掌握变电站的运行状态,减少数据的处理量,更加精准地对变电站进行调度,而且响应时间较短。关键词：粗糙集 决策树 变电站 远程调度 基于决策树 法 构建老年轻度认知障碍患者并发吞咽功能障碍的风险预测模型 被引量：3 2023年 决策树 法 构建老年轻度认知障碍患者并发吞咽功能障碍的风险预测模型,以期为临床防治工作提供参考。方法 回顾性分析2019年10月至2022年3月在某院治疗的老年轻度认知障碍患者150例的临床资料,按是否发生吞咽功能障碍,将其分为吞咽障碍组和非吞咽障碍组,分析其危险因素,建立决策树 模型,并分析预测效能。结果150例老年轻度认知障碍患者中,吞咽功能障碍发生率为28.0%。两组患者在年龄、Fried衰弱评估量表(Fried Frailty Phenotype,FRIED)、Barthel指数(Barthel index,BI)等项目上的差异均有统计学意义(均P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、FRIED评分、BI、吞咽训练、牙齿缺损、用药种类数均为老年轻度认知障碍患者合并吞咽功能障碍的危险因素(P<0.05)。BI评分是老年轻度认知障碍患者合并吞咽功能障碍最为重要的影响因素。决策树 模型预测老年轻度认知障碍患者合并吞咽功能障碍的受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)值稍高于Logistic回归模型。结论构建的决策树 预测模型对老年轻度认知障碍患者合并吞咽功能障碍具有较好的风险预测价值。关键词：老年轻度认知障碍 吞咽功能障碍 影响因素 决策树 基于决策树 法 构建子宫肌瘤合并高血压患者术后卵巢功能早衰的风险预测模型 2023年 决策树 卡方自动交互检测(chi-squared automatic interaction detector,CHAID)算法 和二分类Logistic回归分析法 分别构建子宫肌瘤合并高血压患者术后卵巢功能早衰(premature ovarian failure,POF)的风险预测模型,并对风险预测模型结果进行对比分析。方法 回顾性分析2019年1月至2022年9月浙江省台州医院收治的子宫肌瘤合并高血压患者为研究对象,应用CHAID算法 和Logistic回归分析法 分别建立风险预测模型,通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under curve,AUC)对两种模型的预测效果进行对比评价。结果共收集患者860人,其中术后卵巢功能早衰56人,卵巢功能早衰发生率6.51%;CHAID法 和Logistic回归分析法 均显示子宫肌瘤手术、高血压、吸烟或被动吸烟、POF家族史、睡眠状态、体育锻炼和人流刮宫史是POF的重要影响因素;决策树 模型风险预测的正确率为88.2%,模型拟合效果较好,Logistic回归模型Hosmer-Leme-show拟合优度检验显示模型拟合较好;Logistic回归模型AUC为0.893(95%CI:0.862~0.899),决策树 模型AUC为0.882(95%CI:0.856~0.899),两模型预测价值均为中等,差异无统计学意义(Z=0.254,P>0.05)。结论将决策树 和Logistic回归模型相结合可从不同层面发现子宫肌瘤合并高血压患者术后POF的影响因素,能更充分地了解各因素间的相互关系。子宫肌瘤合并高血压患者术后POF风险模型的建立可为子宫肌瘤合并高血压患者术后干预提供参考依据,更有效地帮助患者积极预防和减缓POF的发生发展。关键词：子宫肌瘤 高血压 卵巢功能早衰
相关作者
马伟杰 作品数：12 被引量：29 H指数：3 供职机构：郑州航空工业管理学院 研究主题：决策树 C4.5 决策树法 C4.5算法 工科毕业生 王修信 作品数：124 被引量：554 H指数：12 供职机构：广西师范大学计算机科学与信息工程学院 研究主题：地表温度 遥感 遥感图像 小波变换 水热通量 张红梅 作品数：44 被引量：198 H指数：8 供职机构：安徽理工大学地球与环境学院 研究主题：遥感 煤层底板 实践教学 水热因子 决策树法 杨国平 作品数：59 被引量：588 H指数：14 供职机构：江苏省疾病预防控制中心 研究主题：健康教育 影响因素 酒后驾驶 艾滋病 知识 罗鹏飞 作品数：128 被引量：1,296 H指数：21 供职机构：江苏省疾病预防控制中心 研究主题：死亡率 发病率 疾病负担 恶性肿瘤 骨质疏松
