人工智能算法与Logistic回归在肠道准备预测中的应用

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目的基于logistic回归和人工智能算法建立肠道准备预测模型,探讨两类算法在肠道准备临床研究中优缺点,选择最合适的模型指导临床工作。方法分别运用logistic回归和神经网络在训练集中建立模型,构建肠道准备的评分系统,并在测试集中评估两个模型的ROC曲线下面积(AUC,Area under the ROC Curve)、净重新分类改善指数(NRI,Net Reclassification Index)指标。结果研究共纳入了757例患者,其中训练集队列455例,验证集队列302例。经logistic回归进
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目的通过单因素及多因素分析,筛选出影响肠内营养耐受性的独立风险因素(或保护因素),为肠内营养不耐受的早期发现和干预提供理论和依据。方法纳入上海市第七人民医院在2019年1月至2020年1月期间收治的患者且行经鼻肠内营养者为研究对象,记录其肠内营养期间肠内营养耐受情况。单因素分析筛选出肠内营养不耐受的风险因素(或保护因素),纳入Logistic回归模型进行多因素分析,以确定肠内营养不耐受的独立影响因素。结果共纳入227例患者,其中27例患者(11.9%)住院期间出现肠内营养不耐受。单因素分析中,急性生理学及