基于BP神经网络的开颅术后患者病情恶化风险预测模型构建及验证

摘要：

目的:分析开颅术后患者发生病情恶化的预测变量,并构建开颅术后患者病情恶化风险预测模型.方法:选取湖南省3家三级甲等综合医院2018年1月至2020年3月的开颅手术患者1576例为研究对象,将样本按照7:3的比例随机分为建模组(n=1106)和验证组(n=470),采用BP神经网络构建预测模型,并检验模型的预测效果.结果:BP神经网络变量重要性评分中,术后24 h内CT示颅内血肿、SpO2等指标对模型分类的贡献度较高.预测模型的灵敏度为77.1％,特异度为91.7％,正确率为86.8％,阳性预测值为82.3％,阴性预测值为88.9％.结论:基于BP神经网络构建的预测模型具有良好的预测效能,为临床医护人员预测开颅术后患者病情恶化风险提供了科学、客观的参考依据.

关键词：开颅术、病情恶化、风险预测、神经外科、BP神经网络

所属期刊栏目：22

分类号：R47;R197(护理学)

在线出版日期：2023-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1787-1792