极限梯度提升的胆囊切除术术后综合征预测模型

摘要

目的：构建基于极限梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGBoost)模型的胆囊切除术术后综合征(PCS)预测模型。方法：选取2022年7月至2024年7月在洛阳市人民医院普外科就诊的100例胆囊切除术患者。通过收集胆囊切除术患者的临床资料，包括术前基本信息、手术相关信息以及实验室检查指标等，使用单因素方差分析及Lasso回归分析筛选特征变量，利用XGBoost算法构建模型，通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)和混淆矩阵图(confusion matrix diagram,CMD)对模型进行评价。结果：胆囊切除术术后综合征发病率为28.00%,XGBoost模型预测术后综合征发病患者的ROC曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)为0.864,预测术后综合征的准确率为85.74%,召回率为88.23%,F1得分为90.94%,假阳率为25.00%,假阴率为11.82%。结论：该预测模型可以有效对胆囊切除术患者的术前风险及术后综合征风险进行准确评估，预测模型良好。能够有效地识别出术后发生综合征的高危患者，为临床医生制定个性化的治疗和随访方案提供有价值的参考依据，有助于改善胆囊切除术患者的预后并提高医疗资源的利用效率。

关键词

极限梯度提升模型 / 胆囊切除 / 术后综合征 / 预测模型