| 徐英.基于XGboost算法构建老年脑出血患者术后谵妄的预测模型[J].上海护理,2026,26(7): |
| 基于XGboost算法构建老年脑出血患者术后谵妄的预测模型 |
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| 投稿时间：2025-10-18 修订日期：2026-07-16 |
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| 中文关键词: 老年 脑出血 术后谵妄 XGboost算法 预测模型 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:江西省卫生健康委科技计划,编号:202211795 |
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| 中文摘要: |
| 目的 基于极限梯度提升（XGboost）算法构建老年脑出血患者术后谵妄的预测模型。方法 前瞻性选取2022年08月—2024年09月本院收治的231例老年脑出血手术患者，术后7天脱落21例，最终纳入210例患者为训练集，并根据患者术后是否发生谵妄分为谵妄组（n=85）和非谵妄组（n=125）。另按照训练集与测试集7：3的比例，选取2024年10月—2025年08月本院收治的99例老年脑出血手术患者，术后7天脱落9例，最终纳入90例为测试集。采用一般资料收集表、格拉斯哥昏迷量表（GCS）、营养风险筛查2002（NRS2002）量表、Braden评估量表收集患者资料，通过单因素分析、最小绝对收缩和选择算子回归及多因素Logistic回归分析确定患者术后谵妄的独立预测因素。以独立预测因素为特征变量构建逻辑回归和XGboost模型，并通过5折交叉验证进行内部验证。通过受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、混淆矩阵指标、校准曲线和决策曲线综合评估模型的预测效能、校准度及临床获益，并在测试集中进行验证。使用列线图、SHapley值加性解释（SHAP）可视化预测模型。结果 训练集和测试集老年脑出血患者术后谵妄的发生率分别为40.48%、42.22%。高血压、术中最低平均动脉压、C反应蛋白、GCS评分、NRS2002量表评分、Braden评估量表评分是患者术后谵妄的独立预测因素（均P<0.05）。XGboost模型在训练集及测试集的AUC（0.897，95%CI=0.854～0.940；0.845，95%CI=0.765～0.924）、混淆矩阵指标、校准度及临床获益方面均较优。XGboost模型的SHAP条形图显示，患者术后谵妄的独立预测因素重要性从高到低依次为：术中最低平均动脉压>C反应蛋白>高血压>Braden评估量表评分>NRS2002量表评分>GCS评分。结论 本研究构建的XGboost模型，对于老年脑出血患者术后谵妄的预测具有良好效能，可为早期护理管理提供理论依据。 |
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