Un modelo de predicción de riesgo de hipotermia después de la cirugía laparoscópica de tumores gastrointestinales

La incidencia de hipotermia postoperatoria en pacientes con tumores gastrointestinales laparoscópicos es alta. La hipotermia aumenta el riesgo de complicaciones postoperatorias y los costos médicos. La alerta temprana puede reducir eficazmente la incidencia de hipotermia posoperatoria en los pacientes. Los modelos de predicción multivariable ayudan a identificar pacientes de alto riesgo y factores reversibles. En la actualidad existen pocos reportes sobre los factores de riesgo y modelos de predicción de hipotermia postoperatoria en pacientes con tumores gastrointestinales laparoscópicos. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo aclarar los factores de riesgo de la hipotermia postoperatoria en pacientes con tumores gastrointestinales laparoscópicos. Se utilizaron cuatro algoritmos de aprendizaje automático, análisis de regresión logística tradicional, árbol de decisión, bosque aleatorio y bayesiano ingenuo, para establecer modelos de predicción de riesgos. De acuerdo con la declaración TRIPOD, se utilizaron el índice C, la prueba de Hosmer-Lemeshow (H-L) y el análisis de la curva de decisión (DCA) para evaluar los efectos de predicción y ajuste de los modelos en todos los aspectos, y se seleccionó y verificó el modelo óptimo. Proporcionar referencia para investigaciones posteriores.