基于随机森林算法的中青年妇科恶性肿瘤患者心理痛苦预测模型构建及验证

摘要：

目的:基于随机森林算法构建中青年妇科恶性肿瘤患者心理痛苦风险预测模型并验证其预测效果，为医护人员早期发现患者心理痛苦提供工具。方法:采用横断面研究，以整群抽样法选取2021年10月至2022年10月天津市6所三级甲等医院妇科和肿瘤科收治的中青年妇科恶性肿瘤患者385例，采用R-studio软件以7∶3比例将研究对象随机分为训练集270例和测试集115例。根据是否存在心理痛苦将训练集患者分为心理痛苦阳性151例和心理痛苦阴性119例，对各影响因素进行单因素分析。采用R-studio软件在训练集上建立中青年妇科恶性肿瘤患者心理痛苦预测的随机森林模型并在测试集上验证。结果:模型预测准确度为94.78%，灵敏度为96.88%，特异度为92.16%，阳性预测值为93.94%，阴性预测值为95.92%，AUC为0.992（95%
CI 0.982~1.000）。根据各影响因素在随机森林模型中的Gini系数平均下降量进行排序，得出前5位重要预测变量依次为：一般自我效能感量表得分、Herth希望量表得分、领悟社会支持量表得分、抑郁自评量表得分、焦虑自评量表得分。
结论:基于随机森林算法构建的中青年妇科恶性肿瘤患者心理痛苦预测模型有较高的预测效能，可为医护人员及早识别患者心理痛苦并制订干预措施提供参考。

关键词：青少年、中年、妇科恶性肿瘤、心理痛苦、随机森林、预测模型

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资助基金：天津市深化医药卫生体制改革研究项目2022YG06;Tianjin Deepening Medical and Health System Reform Research Project2022YG06

在线出版日期：2024-01-30（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：2366-2373