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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