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目的 基于机器学习算法评估急性穿支动脉闭塞性脑梗死预测模型并筛选优势模型,为临床管理急性穿支动脉梗死患者提供依据.方法 选取 441 例急性穿支动脉闭塞性脑梗死患者为研究对象,排除临床信息不完整 10例,多次脑梗死患者 28 例,共纳入 403 例.将结果变量分为预后良好 组[改良Rankin量表(mRS)评分 0～2 分]和预后不良组(mRS评分>2 分).采用单、多因素Logistic回归(LR)以逐步回归法分析筛选预测变量.使用LR、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)3 种机器学习算法构建功能预后预测模型,在测试集中通过受试者操作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异度等指标比较预测模型对患者发病 90 d功能预后的预测价值.结果 403 例患者中男性占 68.73
作者：刘妍；贾龙斌；许丽娜；刘伟
来源：新医学 2024 年 55卷 3期
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