论著 | 腹腔镜袖状胃切除术患者术后肺部并发症预测模型的构建和验证
论著 | 腹腔镜袖状胃切除术患者术后肺部并发症预测模型的构建和验证
【摘要】目的利用机器学习探究腹腔镜袖状胃切除术(LSG)患者发生术后肺部并发症(PPCs)的危险因素,构建临床预测模型并验证。方法回顾性纳入2019—2022年在山西白求恩医院完成LSG手术的患者186例,按照7:3比例分为建模队列和验证队列。根据 PPCs诊断标准划分PPCs组(P组)和非PPCs组(N组),利用单因素分析和Las 回归筛选变量,采用随机森林算法和多因素Logistic回归算法建立LSG患者发生PPCs的预测模型。分析LSG患者发生PPCs的危险因素,在验证队列中对2种模型进行验证。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估预测模型的分类性能。结果186例LSG患者中,PPCs的发生率为 21% 体质指数(BMI)、吸烟史、术前胸片异常、舒芬太尼总用量为PPCs的独立危险因素,神经阻滞术后镇痛为保护因素。在模型构建队列,随机森林的AUC为0.985,多因素Logistic回归的AUC为0.789;在模型验证队列,随机森林的AUC为0.811,多因素Logistic回归的AUC为0.767。基于随机森林的预测模型性能较优,可用于PPCs的临床预测。结论BMI、吸烟史等因素是LSG患者发生PPCs的独立危险因素,基于随机森林的LSG患者PPCs预测模型具有较好的预测价值。