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护理学报 ›› 2025, Vol. 32 ›› Issue (2): 63-69.doi: 10.16460/j.issn1008-9969.2025.02.063

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三级甲等医院ICU护士睡眠障碍的风险预测模型构建及验证

李雪1a, 廖常菊1b, 张健2, 丁娟1a, 陈晓丽1a, 胡玉庭1a   

  1. 1.自贡市第一人民医院 a.重症监护室; b.护理部,四川 自贡 643000;
    2.四川省肿瘤医院 体检中心,四川 成都 610042
  • 收稿日期:2024-05-14 出版日期:2025-01-25 发布日期:2025-02-20
  • 通讯作者: 廖常菊(1972-),女,四川自贡人,本科学历,主任护师。E-mail:iculcj@126.com
  • 作者简介:李雪(1991-),女,四川自贡人,硕士,主管护师。

  • Received:2024-05-14 Online:2025-01-25 Published:2025-02-20

摘要: 目的 构建ICU护士睡眠障碍风险预测模型,并验证其预测效能。方法 采用便利抽样法,选择2023年4—5月四川省16家三级甲等综合医院361名ICU护士为建模集,根据匹兹堡睡眠质量指数分为睡眠障碍组(n=209)及无睡眠障碍组(n=152),应用二元logistic回归和决策树分类算法建立预测模型。通过 AUC值、F1值、临床决策分析法对 2 个模型的预测性能进行比较,内部验证采用 Bootstrap 重抽1 000 次的方法。选择2023年6—7月重庆市、广西省等8家三级甲等综合医院105名ICU护士为验证集,对模型进行外部验证。结果 二元logistic回归和决策树的建模AUC值分别0.790和0.742,内部验证AUC值为0.739和0.696,外部验证AUC值为0.769和0.857,2 个模型 AUC 值相比,差异无统计学意义(D=1.367,P>0.05);决策树训练集及验证集F1值分别是0.780和0.931,均高于二元logistic回归训练集和验证集的0.758和0.743;2个模型均具有较好的临床净获益。结论 2个模型均具有预测价值,决策树与二元logistic回归相比预测性能更优,并提供可视化方法,有助于ICU护士参考本研究中的睡眠障碍风险预测模型进行自我对照,为其选择适当的睡眠障碍缓解方式提供参考和依据。

关键词: ICU护士, 睡眠障碍, 风险预测模型, 模型验证

中图分类号: 

  • R47
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