基于神经网络模型的髋关节置换术后病人再入院风险研究  

Readmission risk of patients after hip replacement based on neural network model

作　　者：张露芳 张颖 陈柯雅 俞人悦 陈瑜 ZHANG Lufang;ZHANG Ying;CHEN Keya;YU Renyue;CHEN Yu(The 1st School of Medicine,Wenzhou Medical University,Zhejiang 325000 China)

机构地区：[1]温州医科大学第一临床医学院,浙江325000 [2]温州医科大学护理学院 [3]温州医科大学慈溪生物医药研究院 [4]浙江大学医学院附属邵逸夫医院 [5]温州医科大学附属第一医院

出　　处：《循证护理》2024年第13期2360-2364,共5页Chinese Evidence-Based Nursing

基　　金：浙江省医药卫生科技计划项目,编号:2023KY141。

摘　　要：目的:基于神经网络模型筛选髋关节置换术后病人再入院的影响因素,并分析模型的预测效能。方法:回顾性分析2020年5月—2022年12月在温州某三级甲等医院接受髋关节置换术的440例病人的资料,根据病人出院后再入院情况分为再入院组和未再入院组,建立神经网络模型,使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果。结果:髋关节置换术后病人再入院率为19.55%。神经网络模型显示,髋关节置换术病人再入院居前5位的危险因素为糖尿病(100.0%)、手术时长(89.4%)、住院时长(79.9%)、性别(71.2%)、术后并发深静脉血栓(69.0%),模型预测准确率为81.5%,AUC为0.728[95%CI(0.669,0.786)]。结论:经神经网络模型筛选,糖尿病、手术时长、住院时长、性别及术后并发深静脉血栓为髋关节置换术病人再入院的危险因素,模型预测效能较好。临床医护人员可结合神经网络模型分析结果,早期筛选髋关节置换术病人再入院的高危病人,开展早期预防,改善围术期护理,强化出院后监测,降低再入院率。

关 键 词：髋关节置换术 下肢深静脉血栓 再入院 神经网络模型 影响因素 护理 

分 类 号：R473.6[医药卫生—护理学]