目的探讨疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Group,DRG)中低风险组患者死亡的独立危险因素,利用径向基神经网络模型构建风险预测模型,以期降低DRG低风险组患者死亡率,提高院内患者医疗安全质量。方法选取上海市某三甲医院2023年1—8月...
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目的探讨疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Group,DRG)中低风险组患者死亡的独立危险因素,利用径向基神经网络模型构建风险预测模型,以期降低DRG低风险组患者死亡率,提高院内患者医疗安全质量。方法选取上海市某三甲医院2023年1—8月50344条病案首页数据,根据出院情况分为治愈组、未愈组和死亡组,通过单因素分析筛选出重要风险因素,作为径向基神经网络的分析变量,构建风险预测模型。采用曲线下面积(Area Under Curve,AUC)及模型预测准确度、敏感度及特异性等评估模型的预测效能。结果径向基神经网络模型整体预测准确度为98.69%。其中,患者出院情况为治愈的AUC=0.829,95%CI:0.826~0.832,约登指数最大值为0.5823,敏感度为76.29%,特异性为82.06%。患者出院情况未愈的未愈的AUC=0.825,95%CI:0.822~0.828,约登指数最大值为0.5779,敏感度为76.84%,特异性为80.95%。患者出院情况死亡的AUC=0.600,95%CI:0.596~0.605,约登指数最大值为0.2009,敏感度为44.99%,特异性为75.10%。结论对于DRG低风险组患者风险客观化预测中,径向基神经网络模型中治愈模型的预测性能较优。输血反应、患者年龄、住院天数、住院总费用为影响DRG低风险组出院情况的重要独立危险因素,本研究的模型可以为DRG低风险组患者出院情况恶化和干预提供理论依据。
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