决策树模型与Logistic回归分析模型在急性心力衰竭患者谵妄危险因素分析中的应用与比较

摘要

目的 基于决策树模型与Logistic回归分析模型分析急性心力衰竭(AHF)患者谵妄危险因素，并构建风险预测模型。方法 回顾性分析2021年1月—2024年7月本院收治的325例AHF患者的临床资料，根据患者住院期间有无并发谵妄分为并发组(74例)和未并发组(251例)两组，比较两组临床资料。采用Logistic回归法分析谵妄的危险因素，并构建谵妄的Logistic回归预测模型，同时基于分类回归决策树算法构建谵妄的决策树预测模型。对于决策树模型与Logistic回归模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线验证其预测效能。结果 谵妄发生率为22.77%(74/325)。Logistic回归分析结果显示，年龄增大[比值比(OR)=1.269,95%置信区间(95%CI):1.041～1.546]、纽约心脏病协会(NYHA)分级Ⅳ级(OR=2.606,95%CI:1.300～5.227)、血肌酐(Scr)升高(OR=1.189,95%CI:1.045～1.353)、血乳酸升高(OR=1.870,95%CI:1.147～3.047)、入住重症监护病房(ICU)(OR=2.284,95%CI:1.438～3.628)及机械通气(OR=2.351,95%CI:1.388～3.984)是谵妄的独立危险因素(P<0.05)。经分类回归决策树算法构建决策树预测模型，决策树共生长3层，共计10个节点、6个终端节点，筛选5个解释变量，即NYHA分级、年龄、Scr、血乳酸及入住ICU,其中NYHA分级位于决策树首层；根据决策树模型共提取6条分类规则，筛选出2类高危人群。决策树模型预测谵妄的灵敏度、特异度及ROC曲线下面积(AUC)分别为82.43%、88.45%、0.868(95%CI:0.828～0.905),高于Logistic回归分析模型的81.08%、86.85%、0.839(95%CI:0.794～0.877)。结论 决策树模型与Logistic回归模型均证实NYHA分级Ⅳ级、年龄增大、Scr升高、血乳酸升高及入住ICU是AHF患者并发谵妄的独立危险因素，且决策树模型对谵妄的预测价值稍高于Logistic回归模型。

关键词

急性心力衰竭 / 谵妄 / 危险因素 / 决策树 / Logistic回归模型