基于Logistic回归模型与决策树模型分析缺血性脑卒中后抑郁影响因素

摘要：

目的:了解缺血性脑卒中病人卒中后抑郁(PSD)发生现状,采用Logistic回归模型和决策树C5.0模型探讨其影响因素.方法:采用便利抽样法选取2022年1月—10月滨州市某三级甲等医院确诊为缺血性脑卒中的215例病人为研究对象进行调查,通过构建Logistic回归模型和决策树C5.0模型分析PSD发生的影响因素,比较两种模型的预测性能.结果:215例缺血性脑卒中病人完成调查,其PSD发生率为37.7%.Logistic回归模型显示,性别、脑卒中部位、日常生活活动能力量表(BI)评分、同型半胱氨酸和红细胞分布宽度是PSD发生的影响因素,模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.772.决策树C5.0模型显示,BI评分、脑卒中部位和是否合并糖尿病是PSD发生的影响因素,模型AUC为 0.729.两种模型预测性能比较差异无统计学意义(Z=1.737,P= 0.082).结论:缺血性脑卒中病人PSD发生率较高,Logistic回归模型和决策树C5.0模型对其具有一定预测价值,建议两种模型联合使用以提高预测性能,实现PSD的早期识别和干预.

关键词：Logistic回归、决策树、缺血性脑卒中、卒中后抑郁、影响因素、护理

所属期刊栏目：37

分类号：R743;R542.2;R471

在线出版日期：2023-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3293-3300