简介：摘要目的通过预测模型可以为采供血计划的制定，特别是月度、年度血源招募、组织、动员方案的实施提供更可靠的依据，使计划或方案更加合理有效。方法根据凉山州2005—2011年采血量年度增长率确定预测年度２０１２年采血总人数，根据2005—2011年1—12月当月采血量占当年采血量的构成比确定通道各参数。结果将数据代入计算公式，建立采血通道预测模型。讨论预测系统采用时间（月）和空间（通道）双重方式建立数学模型，充分考虑了采供血工作随机性强、波动性大，影响因素多、可控性差等特点。系统由三条预测线组成，最上面的一条是通道的上轨线，中间一条是通道的中轨线，最下面的一条是通道的下轨线。实际的采血数据会围绕中轨在上、下轨之间所形成的通道内不规则的上下波动。

简介：

简介：【摘 要】：目的 分析骨科护士心理状态，了解相关影响因素，并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象，以症状自评量表（SCL-90）调查骨科护士心理状态，经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子，基于机器学习应用支持向量机（RBF-SVM）、Logistic回归、线性判别式分析（LDA）三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型，比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分（125.43±24.19）分，其中67例筛选为阳性，存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素（P＜0.05）。基于机器学习，应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高，优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多，护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素，基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。

简介：摘要

简介：目的研究腹部手术术后慢性疼痛独立危险因素,并运用危险因素建立预测模型。方法回顾性分析2014年1月至2016年4月,通城县人民医院住院腹部手术683例患者的临床资料,运用Logistic多因素分析,建立预后模型。用独立的临床病例资料进行验证评估模型判断能力。结果本组患者均顺利完成手术,其中手术后慢性疼痛134例,罹患率25.1%。Logistic回归分析结果显示术后焦虑,未婚,手术时间长,术后不满意,上腹部手术,住院天数长是腹部手术手术后慢性疼痛（CPSP）的独立危险因素。对构建的预测模型的预测能力进行评估发现：模型预测的灵敏度为77.71%,特异度为93.32%,总正确率为78.49%。结论术后焦虑,未婚,手术时间长,术后不满意,上腹部手术,住院天数长是腹部手术CPSP的独立危险因素,本研究构建的预测模型能够较为准确的预测腹部手术患者是否发生CPSP。

简介：【文章摘要】：目的 肺肉瘤样癌在临床上有几种治疗策略，然而，选择手术或手术联合对该患者预后的影响仍不清楚。

简介：【摘要】 目的 探讨全身麻醉患者复苏延迟危险因素，用列线图可视化构建预测模型。方法 选择浙江某三甲医院复苏室收治1201例全麻患者，按8:2的比例随机分为训练组和验证组。采用单因素分析、Logistic回归分析筛选出全麻患者复苏延迟独立危险因素，根据Logistic回归结果构建模型，采用列线图可视化展示结果。采用受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）下面积检验模型的预测效果，采用验证组数据进行验证。结果 患者年龄≥66岁，普胸外科手术、神经外科手术，麻醉时间≥120分钟为全麻患者复苏延迟独立危险因素。风险预测模型准确值为92.3%，霍斯默-莱梅肖检验P=0.783，受试者操作特征曲线下面积为0.835（95%CI：0.792-0.878）。验证组检验受试者操作特征曲线下面积为0.821（95%CI：0.737-0.909）。结论 本研究构建的预判模型的灵敏度与特异性表现良好，有助于预测全麻患者苏醒延迟的发生，为临床护理干预措施的制定与实施提供参考。

简介：摘要：随着医疗器械发展，其机械部件可靠性和耐久性受关注。本研究聚焦机械部件疲劳寿命预测模型，以提高器械性能和安全性。综合分析文献，探讨疲劳寿命预测重要性与挑战，梳理现有方法（应力分析、损伤积累理论及实验测试等），阐述原理、适用范围及优缺点。研究影响疲劳寿命关键因素（材料特性、载荷条件、工作环境等），提出构建更精准适用模型的思路方向，采用先进技术手段和考虑多因素协同作用以提高精度可靠性。经实例验证和性能评估，模型能有效预测疲劳寿命，为器械设计、制造和维护提供依据支持，提升质量和寿命，保障患者安全健康。未来将优化模型、拓展应用范围并结合新兴技术提高准确性时效性。

简介：摘要：围手术期谵妄是老年患者术后常见的并发症之一，严重影响患者的预后和康复进程。针对这一问题，本文构建了基于多维度临床数据的围手术期谵妄预测模型，并分析了现有模型在准确性、泛化能力及临床应用中的不足。通过优化模型算法、加强数据采集及整合、推动模型在临床中的应用与反馈，本文提出了针对性的优化对策，旨在提高模型的预测性能与实际应用价值。研究结果表明，改进的预测模型能有效提升谵妄的早期识别率，具有较强的临床应用前景。

简介：【摘要】目的：探讨维持性血液透析患者衰弱风险预测模型的构建价值。方法：根据2021年3月~2022年3月期间，选取我院收治的维持性血液透析治疗的患者，将78例用于研究，并以患者衰弱情况进行分组，包括39例的衰弱患者为观察组，及39例的非衰弱患者为对照组，对2组患者构建衰弱风险预测模型，单因素分析其衰弱的危险因素。结果：2组患者的年龄、性别、居住方式、营养评分、血红蛋白、肌酐及自理能力评分相比，差异有统计学意义，（P＜0.05）。结论：对于维持性血液透析患者，构建衰弱风险预测模型的拟合程度良好，具有理想的预测效果，可明确其衰弱危险因素，用于指导预测患者早期衰弱情况，值得推广。

简介：【摘要】 目的：构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法：回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者，其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后，通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量，基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标，评估三种模型的预测性能。结果：Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值，分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论：基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中，ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。

简介：摘要：在当今社会，随着人口老龄化的加速，老年髋部骨折已成为一个日益严峻的健康问题。这种骨折不仅给患者带来巨大的身心痛苦，还极大地增加了家庭和社会的医疗负担。而肌少症，作为老年人群中的一种常见病症，其特征是肌肉质量和力量的显著下降，与髋部骨折的发生风险密切相关。因此，构建一个针对老年髋部骨折患者术前肌少症风险的预测模型，对于早期识别高风险患者、制定个性化治疗方案及改善预后具有重要意义。

简介：目的分析邯郸地区临床红细胞类制品使用规律，建立最优的数学模型并进行预测，以指导血液机构的相关业务工作。方法对邯郸市2002年1月～2013年12月每月向本地区临床供应红细胞类制品量，经Epidata3．0双录入数据，导入IBMSPSS21，对临床用血量采用曲线回归和专家建模器分别建立数学模型，并选出最优模型，再利用该模型对临床用血量进行预测，并验证模型效果。结果曲线回归方程中R。最高的曲线为三次多项式函数，R2=0．947，P〈0．05，拟合方程为Y=2413．906＋83．189X．0．602X2＋0．004X2。专家建模器给出ARIMA（0，1，1）（0，1，1）模型，残差的白噪声检验结果显示P〉O．05，为白噪声序列，模型均提取了原序列中所有数据信息，模型诊断得以通过。用两种模型分别预测2014年1～6月临床用血量，ARIMA（0，1，1）（0，1，1）模型预测值的相对误差均在5％以内；三次方程模型预测偏差较大，最高达14．68％。ARIMA模型优于三次方程模型。结论通过建立数学模型的方式，补充后续数据，血液机构能够科学地预测用血趋势，有效指导采供血工作。

简介：<正>目的:体外冲击波碎石治疗上尿路结石能否成功,取决于患者的体质及结石相关因素,目前尚缺乏可靠的预测其能否成功的方法。本研究通过构建综合性模型来预测体外冲击波碎石的结果。资料与方法:前瞻性收集作者单位5年间的结

简介：【摘要】目的：本研究旨在探索术前评估早期乳腺癌中腋窝淋巴结转移≤2枚的相关临床病理因素。方法：回顾性分析245例安徽医科大学第二附属医院cT1-2N0-1M0行乳腺癌手术治疗的患者，收集其临床病理资料进行分析。结果：200/245例（82%）患者中腋窝淋巴结≤2枚转移。单因素回归分析提示≤2枚腋窝转移与B超评估腋窝淋巴结阳性、肿瘤大小、HER2 阳性状态以及Ki-67增殖指数有关，多因素回归分析提示B超腋窝阳性以及高Ki-67是腋窝淋巴结>2枚阳性的独立危险因素。结论：通过术前临床病理特征包括年龄、B超腋窝淋巴结状态、肿瘤大小、ER、PR、HER2 状态以及Ki-67增殖指数构建的预测模型对 腋窝淋巴结≤2枚转移预测效果良好。

简介：【摘要】目的：探讨Pilon骨折术后手术部位感染的危险因素及预测模型。方法：选取我院2018年4月到2024年8月收治的Pilon骨折手术治疗患者82例作为研究对象，通过观察手术部位、实验室检查及影像学检查判断是否感染，根据判断结果分为感染组(n=25例)与非感染组(n=57例)。查阅两组临床资料，统计患者性别、年龄、吸烟、饮酒、糖尿病、手术时间、严重软组织损伤、手术切口类型、慢性慢性阻塞性肺疾病（COPD）、术中出血量、麻醉方式、ASA分级及开放性骨折等，并完成单因素及多因素Logistic回归分析；借助R语言包绘制预测患者手术部位感染的列线图并构建模型，采用校准曲线及ROC曲线等验证其预测效能。结果：82例Pilon骨折术患者，最终确定术后切口感染25例，感染率为3.49%。单因素结果表明及多因素结果表明，糖尿病、手术时间、严重软组织损伤、COPD、ASA分级及应用免疫抑制剂是Pilon骨折术后手术部位感染独立危险因素（P<0.05）；Pilon骨折患者中合并糖尿病评分为35.5分，COPD为96.00分，应用免疫抑制剂为75分，严重软组织损伤为70分，ASA分级为60分，且开放性骨折为30分；ROC曲线结果表明，构建的Pilon骨折术后手术部位感染列线图预测模型校准曲线斜率接近1，ROC曲线下面积为0.836（95%CI为0.724-0.894）；霍斯莫-莱梅肖（H-L）拟合优度检验χ =1.459，P=0.691。结论：Pilon骨折术后手术部位感染占比较高，且受到糖尿病、严重软组织损伤、COPD、ASA分级、手术时间及应用免疫抑制剂等因素影响；基于上述影响因素构建列线图预测模型，能识别术后高危人群。

简介：【摘要】目的：本研究旨在构建高龄经产妇产后压力性尿失禁风险预测模型，为临床干预和预防提供科学依据。方法：从2020年2月至2021年2月，在某医院生产的160名高龄经产妇为研究对象，收集相关资料并进行统计分析。采用逻辑回归分析筛选出与压力性尿失禁相关的危险因素，并基于此构建预测模型。结果：通过统计分析，发现年龄、孕次、分娩方式、体质指数等因素与高龄经产妇的产后压力性尿失禁存在显著关联。在构建的预测模型中，这些因素被纳入考虑，从而实现了对高龄经产妇产后压力性尿失禁风险的准确预测。结论：该研究成功构建了高龄经产妇产后压力性尿失禁风险预测模型，为临床干预和预防提供了重要的参考依据。通过该模型，医务人员可以对高龄经产妇进行个性化评估，及时采取预防措施，降低产后压力性尿失禁的发生率，提高患者的生活质量。

简介：【摘要】目的：分析肺结核患者发生其他病原菌肺部感染的风险预测模型建立和对患者预后的预测价值研究。方法：选择我院2018年1月-2020年12月接受的30例肺结核合并肺部其他病原菌感染患者和30例单纯肺结核患者作为研究对象，采用Logistic回归分析风险因素。建立肺结核合并其他病原菌肺部感染发病风险预测模型，评估该模型对患者预后的预测价值。结果：肺结核合并其他病原菌肺部感染临床特点为：咯血、呼吸困难、中度或者高热、白细胞计数、中性粒细胞、降钙素原、C反应蛋白、红细胞沉降率明显增高（P<0.05）。 BMI＜18.5kg/m 、咯血、抗菌药物使用时间＞2周、合并慢性肺部疾病、血清白蛋白＜40g/L均为肺结核患者发生其他病原菌肺部感染的风险因素（P<0.05）。结论：肺结核患者发生其他病原菌肺部感染时，积极分析影响原因，及早进行治疗，有利于短期内控制感染。

简介：[摘要]目的 分析子宫肌瘤患者术后感染的影响因素，并构建Nomogram预测模型。方法 选取2022年6月至2024年5月于我院行手术治疗的子宫肌瘤患者150例，根据术后有无感染分为感染组（n=52）和非感染组（n=98）。logistic多元回归模型分析影响子宫肌瘤患者术后感染的危险因素并构建Nomogram预测模型，Nomogram模型的内部验证及预测效能分别用校正曲线、决策曲线评估。结果 感染组患者贫血比例、阴道镜检查次数＞2次比例、手术方式开腹比例、抗菌药物使用时间＞3天比例均高于非感染组，且差异具有统计学意义（P＜0.05）。基于logistic多元回归模型结果分析所得危险因素：手术方式、贫血、抗菌药物使用时间、阴道镜检查次数构建的Nomogram预测模型。内部验证显示，本研究所构建的Nomogram模型对子宫肌瘤患者术后感染预测的C-index 为0.812 (0.736 - 0.888)。观测值与预测值较统一。Nomogram模型的阈值＞0.15，所提供的临床净收益均高于各单一因素。结论 本研究所构建的Nomogram预测模型，对子宫肌瘤患者术后感染的预测价值较好，可为临床实施干预措施以降低术后感染发生率提供依据。

简介：摘要：目的：本研究旨在分析影响神经危重症患预后不良的危险因素，并建立相应的预测模型，以提供针对性的治疗和管理策略。方法：采用回顾性研究设计，收集了100例神经危重症患的临床资料。通过统计分析、生存分析和机器学习方法，系统评估了与预后相关的危险因素。基于这些因素，构建了预测模型。结果：纳入的100例神经危重症患中，经过统计分析发现，年龄、性别、既往疾病史、疾病严重程度、并发症等因素与预后不良显著相关（P