老年重症肺炎危险因素分析及预测模型构建

这是一篇关于老年重症肺炎危险因素分析及预测模型构建的思维导图，主要内容包括：表不如图，字不如表，摘要，题目。收集了 1000 名被诊断患有肺炎并入住三级医院 ICU 的老年患者的数据。

老年重症肺炎危险因素分析及预测模型构建

• 题目
  • Risk factors analysis and prediction model construction for severe pneumonia in older adult patients
• 摘要
  • 背景/目的
    • 严重肺炎可导致该群体的高死亡率和发病率
    • 识别老年患者重症肺炎的危险因素并建立预测模型非常重要
  • 方法
    • 收集了 1000 名被诊断患有肺炎并入住三级医院 ICU 的老年患者的数据
    • 使用逻辑回归和机器学习方法来分析老年患者重症肺炎的危险因素并构建预测模型
    • 先对每个预测变量进行单变量逻辑回归分析，并选择 p 值 < 0.1 的变量作为多变量逻辑回归分析的候选变量
      • 选择了p值< 0.1的23个变量作为多变量logistic回归分析的候选变量
    • 使用向后消除法进行多元逻辑回归分析，并选择p值<0.05的变量作为最终的风险因素
      • 选择12个变量作为最终的风险因素
    • 将数据随机分为训练集（80%）和测试集（20%）
    • 在训练集上使用五折交叉验证来选择最佳超参数并评估不同机器学习算法的性能
      • 决策树
      • 随机森林
      • 支持向量机
      • k近邻
      • 人工神经网络
    • 选择五折中平均 AUC 最高的算法作为最佳机器学习模型
      • 将最佳的机器学习模型应用于测试集，并计算机器学习模型的准确性、灵敏度、特异性、AUC 和校准图
      • 使用测试集比较了机器学习模型和逻辑回归模型的性能 和校准图
    • 选择了人工神经网络作为最佳的机器学习模型
      • 人工神经网络的最优超参数
    • 使用准确性、灵敏度、特异性、AUC 和校准图来评估模型的性能
  • 结果
    • 发现年龄、合并症、生命体征、实验室检查和放射学检查结果与老年患者的严重肺炎相关
    • 预测模型的准确度为0.85，敏感性为0.80，特异性为0.88，AUC为0.90
    • 校准图显示严重肺炎的预测概率和观察到的概率之间具有良好的一致性
  • 结论
    • 该预测模型可以帮助临床医生对老年患者重症肺炎的风险进行分层，并提供及时、适当的干预措施
• 字不如表
  • Table 1
    • 重症和非重症肺炎人群的特征及病史
  • Table 2
    • 重症和非重症肺炎组的临床特征
  • Table 3
    • 多元逻辑回归分析的结果
  • Table 4
    • 逻辑回归模型和机器学习模型的性能比较
• 表不如图
  • Figure 1
    • 使用交叉验证比较不同机器学习算法的 AUC
  • Figure 2
    • 使用测试集的机器学习模型的校准图