基于人工少数类样本合成过抽样技术算法构建胃癌术后便秘预测模型及护理研究

作者：卞海磊; 李陵君; 李丹丹; 丁佳骏; 倪荔^*

来源：国际护理学杂志, 2023, 42(23).

• 数类样本合成过抽样技术算法
• 胃癌： 术后
• 便秘
• 预警模型

目的分析胃癌患者术后是否发生便秘、其产生原因及相关影响因素, 为构建便秘风险预测模型, 减少术后发生便秘提供参考。方法选取2020年1月至2023年1月同济大学附属东方医院收治的124例胃癌术后患者, 使用单因素比较及Logistic多因素回归分析模型筛选出其中独立影响病情的因素。使用C指数对该模型的准确度进行验证。采用少数类样本合成过抽样技术(SMOTE)算法重构相关影响要素的原始数据, 从而得到通过SMOTE算法下的胃癌术后患者便秘模型, 并在该模型的基础上进行了分析, 得到科学的护理结果。结果 124例中有42例患者术后发生便秘。术前有便秘史、手术方式、饮食习惯等为胃癌术后发生便秘的相关因素(P<0.05)。手术方式、卧床时间、性别是胃癌患者术后发生便秘的独立危险因素(P<0.05), 手术方式为传统开腹手术治疗、卧床时间长、男患者术后易出现便秘。将手术方式、卧床时间、性别纳入预测模型中, 对原始Logistic回归模型1与基于SMOTE重建的Logistic回归模型2进行分析, 采用ROC曲线检验结果显示, Logistic回归模型2的ROC检验效能显著, (AUC模型1=0.795, AUC模型2=0.838)。采用10折交叉法, 将与该模型相对应的数据均分为20份, 每个数据轮流将其中1份作为测试集, 剩余数据均用作训练集检验。其中, 2个预警模型的预测质量, 模型2为0.75, 显著优于原始Logistic回归预警模型0.70(P<0.05)。结论胃癌术后患者便秘发生率较高, 并且术后便秘会持续很长一段时间, 患者出现排便困难及腹胀等并发症, 在临床上应该加大对胃癌患者术后的观察。通过便秘预测风险模型, 可以对便秘风险做出判断, 尽可能尽早采取相应的预防措施, 提高医护工作质量, 从而加快患者病情恢复, 实现最佳预后。

• 单位
  同济大学附属东方医院