Logistic回归及决策树模型在CCU老年病人睡眠障碍影响因素分析中的应用

摘要：

目的:采用Logistic回归及卡方自动交互检测(CHAID)决策树模型分析冠心病重症监护室(CCU)老年病人睡眠障碍的影响因素,并比较两种模型在预测CCU老年病人发生睡眠障碍风险时的效果.方法:选择某三级甲等医院2020年10月—2021年8月入住CCU的430例老年病人进行横断面调查,建立Logistic回归和决策树睡眠障碍风险预测模型,并比较两种模型的优劣.结果:Logistic回归分析显示,夜间有无侵入性操作、数字疼痛评分、简易心理状况评分、APACHEⅡ评分、夜间噪声水平、住院前睡眠质量是CCU老年病人发生睡眠障碍的影响因素.CHAID决策树分析结果显示,数字疼痛评分是睡眠障碍的主要因素,其次是夜间噪声水平、性别、简易心理状况评分.Logistic回归模型与决策树模型的预测效率比较差异无统计学意义(P>0.05).结论:Logistic回归模型和决策树模型在预测睡眠障碍风险时均有一定的应用价值,建议将两种模型结合使用,以更好地指导临床实践.

关键词：睡眠障碍、老年病人、影响因素、Logistic回归、决策树、冠心病重症监护室

所属期刊栏目：36

分类号：C931.1;F273.2;R446.1

资助基金：湖北医药学院卫生管理与卫生事业发展研究中心开发基金项目;湖北省教育厅科学研究计划资助项目

在线出版日期：2022-09-02（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：2874-2879