【摘 要】
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目的（1）纳入脑卒中后尿失禁相关因素进行单因素和多因素分析,确定脑卒中后尿失禁的独立危险因素,为构建模型提供数据支撑;（2）构建脑卒中后尿失禁早期预警模型并通过数据比较确定最佳预警模型,为相关临床试验和科研提供科学依据。方法本研究分为因素分析和建立预警模型两个部分。（1）本研究通过既往文献分析和小组讨论纳入相关考虑因素,因素分析通过便利抽样方式调查于2021.1~2021.12在安徽中医药大学第二
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目的（1）纳入脑卒中后尿失禁相关因素进行单因素和多因素分析,确定脑卒中后尿失禁的独立危险因素,为构建模型提供数据支撑;（2）构建脑卒中后尿失禁早期预警模型并通过数据比较确定最佳预警模型,为相关临床试验和科研提供科学依据。方法本研究分为因素分析和建立预警模型两个部分。（1）本研究通过既往文献分析和小组讨论纳入相关考虑因素,因素分析通过便利抽样方式调查于2021.1~2021.12在安徽中医药大学第二附属医院住院且诊断为脑卒中或中风的相关病例资料,根据患者是否存在尿失禁分为尿失禁组和非尿失禁组。通过SPSS 26.0软件统计分析尿失禁组和非尿失禁组患者资料,比较该类资料是否存在统计学差异。若存在差异则进行多因素分析并建立Logistic回归模型。（2）采用基于Python3.9的PyCharm引入sklearn、panda、numpy和matplotlib第三方数据包构建决策树和随机森林预警模型,设置训练集与测试集的比值为7:3,通过评价ROC曲线面积下AUC值比较模型的预测准确性,再通过十折交叉验证的方法比较模型的准确率、精确率、召回率和F1值等指标,若数值存在差异时则采用AUC值作为主要的评价指标。结果该研究共纳入415例,发生尿失禁为83例,占比20%。（1）单因素分析结果表明年龄、胱抑素、超敏C反应蛋白、载脂蛋白B、脂蛋白、ADL、形体评估、排便形态、认知障碍、吞咽困难、肺部感染、失语、下肢血栓、眼球运动功能、额叶病变、脑干病变均为影响因素,Logistic多因素回归分析表明年龄、排便形态、肺部感染、认知障碍和额叶病变为独立危险因素。（2）本研究在单因素分析的基础上继续构建决策树和随机森林两种预警模型,决策树最为主要的根节点为排便形态,随机森林结果表明排便形态,年龄和超敏C蛋白是主要三位影响因素。决策树和随机森林的准确率分别为87%和85%,精确率分别为72%和79%,召回率分别为67%和41%,F1值分别为69%和54%。Logistic回归模型的AUC值为0.916,决策树的AUC值为0.872,随机森林的AUC值为0.848。结论本研究结果表明年龄、排便形态、肺部感染、认知障碍和额叶病变是脑卒中后尿失禁的独立危险因素,最佳预警模型为Logistic回归模型,其次为决策树预警模型,最后为随机森林模型。
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