开尔文盟TY -的A2 Wong -李,Shaoquan AU -白,丽美盟——郑Zhixia PY - 2022 DA - 2022/05/12 TI -建设和评价脑挫伤患者的预后预测模型和基于机器学习的撕裂SP - 4311434六世- 2022 AB - 客观的。寻找有价值的脑挫伤和裂伤的预后的危险因素可以帮助患者理解条件并改善预后。本研究旨在分析不良预后的危险因素患者脑挫伤后操作。 方法。共有136名患者脑挫伤和撕裂结合脑疝治疗回顾性选择和在我们医院神经外科颅骨切开术分为训练集( n = 95年 )和一个测试集( n = 41 交叉方法)的10倍。建立了逻辑回归和bp神经网络预测模型来预测预后不良因素。接受者操作特性曲线(ROC)和校准曲线是用来验证预测模型的区别和一致性。 结果。基于逻辑回归和bp神经网络预测模型, GCS 分数 ≤ 8 入院时, 血 损失 ≥ 30. 毫升, 甘露醇 ≥ 2 入学前几周,抗凝血剂,手术治疗的风险因素影响患者的不良预后脑挫伤后操作。ROC曲线下的面积是0.816 (95% CI0.705 ~ 0.926)和0.819 (95% CI分别为0.708 ~ 0.931)。 结论。预测模型基于风险因素影响患者的不良预后脑挫伤和撕裂具有良好的歧视和准确性。SN - 1748 - 670 - 2022/4311434 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/4311434——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER