Um modelo de previsão de risco para hipotermia após cirurgia laparoscópica de tumor gastrointestinal

A incidência de hipotermia pós-operatória em pacientes com tumores gastrointestinais laparoscópicos é alta. A hipotermia aumenta o risco de complicações pós-operatórias e custos médicos. O alerta precoce pode efetivamente reduzir a incidência de hipotermia pós-operatória em pacientes. Modelos de predição multivariada ajudam a identificar pacientes de alto risco e fatores reversíveis. Atualmente, existem poucos relatos sobre os fatores de risco e modelos de previsão de hipotermia pós-operatória em pacientes com tumores gastrointestinais laparoscópicos. Portanto, este estudo visa esclarecer os fatores de risco de hipotermia pós-operatória em pacientes com tumores gastrointestinais laparoscópicos. Quatro algoritmos de aprendizado de máquina, análise de regressão logística tradicional, árvore de decisão, floresta aleatória e Naive Bayes, foram usados ​​para estabelecer modelos de previsão de risco. De acordo com a declaração TRIPOD, o índice C, o teste de Hosmer-Lemeshow ( H-L ) e a análise da curva de decisão ( DCA ) foram usados ​​para avaliar os efeitos de predição e ajuste dos modelos em todos os aspectos, e o modelo ideal foi selecionado e verificado. Forneça referências para pesquisas subsequentes.