心力衰竭是由于炎症、心肌梗死、血流动力学负荷过重、心肌病、等原因引起的心肌损伤,从而造成患者功能和心肌结构的变化,最后导致充盈功能低下或心室泵血等症状。临床主要表现为乏力和呼吸困难。慢性心力衰竭是指患者持续存在的心力衰竭的状态,可以处于失代偿、恶化或稳定状态。抑郁和焦虑等情绪障碍疾病作为心衰的常见的合并症,不仅会对心衰患者生活质量造成影响,而且影响患者的预后效果。本文利用几类数据挖掘模型对慢性心衰患者情绪障碍进行统计推断研究。本次研究收集某三甲医院从2017年1月至2021年3月因慢性心衰患者住院的559名患者。研究采用“华西心情指数量表”数据评分标准来判断患者入院后的心理状态。从医院各信息系统中先后提取出559名患者的年龄、住院天数、文化程度、性别、婚姻状况等患者住院基础信息和检验检测数据并建立心力衰竭科研数据库。经数据标准化、清洗和整合后,先后采用单因素分析、多因素分析、数据描述性分析并结合文献内容和医生临床经验,从1300多个临床指标中筛选出10个慢性心力衰竭相关的特征因子。采用Logisitc回归、随机森林、支持向量机、XGBoost方法,对上述10个特征因子数据进行建模和效验对比。结果显示,随机森林算法在预测精度上表现最优。RBC分布宽度SD、住院天数、游离甲状腺素三个指标对慢性心力衰竭疾病有影响。最后建立了可供医护人员日常使用的慢性心力衰竭情绪障碍风险预测的Nomogram列线图。