基于決策樹構建急診創傷患者低體溫早期預警模型及驗證

梅潤,何乾峰,徐璐瑤,苑靜,何佩瑤,商瑜瑜,衛攀,張俊

(1.空軍軍醫大學第二附屬醫院 急診科,陜西 西安 710038;2.前海人壽西安醫院 護理部, 陜西 西安 710024;3.西安國際醫學中心醫院 神經外科, 陜西 西安 710018;4.陜西省武警總隊醫院 門診部,陜西 西安 710054;5.空軍軍醫大學第二附屬醫院 護理部;6.空軍軍醫大學第二附屬醫院 門診部)

低體溫被認為是創傷者 “致死三聯征”之一,發病率在10%～66%[1-2],可引起患者內環境紊亂,導致預后差并增加死亡風險,故早期對創傷后患者低體溫進行準確鑒別顯得尤為重要。鑒于低體溫對創傷患者所造成的嚴重影響,國外指南[3]強調要積極有效預防和治療創傷患者低體溫,準確預測低體溫的發生,以為其護理干預提供依據。目前現有的低體溫預測工具有客觀判斷量表瑞士低溫分期模型[4]、主觀判斷量表冷不適量表[5],但均存在一定局限性,如預測體溫與實際體溫偏差較大、無法用于預測無意識患者及不能體現因素間的相互作用。決策樹是機器學習算法與數據挖掘技術中較為常用的多特征分類技術,能較好地對納入指標的重要性進行排序,篩選出主要影響因素并進行綜合分析,從而實現對研究對象準確預測[6-7]。本研究基于決策樹構建急診創傷患者低體溫早期預警模型,旨在為急診科醫護人員提供一種準確、直觀的早期預警模型。

1 對象與方法

1.1 研究對象 采用便利抽樣法,回顧性選取2020年5月至2021年4月某院急診搶救室的急診創傷患者376例為研究對象。……