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机器学习解释指导的个体化护理干预对慢性鼻窦炎患者生活质量影响的研究
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机器学习解释指导的个体化护理干预对慢性鼻窦炎患者生活质量影响的研究 王莹1(), 田晓雪1, 龚俐丹1, 赵喜格1, 宁菲2, 李顺丽1,*() Application of machine learning interpretation-guided individualized nursing interventions in patients at high risk of poor quality of life after chronic sinusitis surgery WANG Ying1(), TIAN Xiaoxue1, GONG Lidan1, ZHAO Xige1, NING Fei2, LI Shunli1,*() RichHTML 0 3 摘要/Abstract 摘要： 目的 探讨基于机器学习及沙普利可加性解释方法筛选慢性鼻窦炎核心风险特征，据此制订个体化护理干预方案，并验证其对术后生活质量未改善高风险慢性鼻窦炎患者的干预效果，为构建“从预测到干预”的临床护理流程提供参考。方法 采用前瞻性单盲随机对照试验设计，依托前期构建的机器学习预测模型筛选慢性鼻窦炎生活质量高风险患者，选取2024年1—12月北京市某三级甲等综合医院耳鼻咽喉头颈外科住院治疗的102例慢性鼻窦炎患者，随机分为试验组与对照组各51例，试验组实施基于沙普利可加性解释值中贡献度前5的核心风险特征的模块化、个体化护理干预，对照组实施常规护理，比较两组术后生活质量改善率、鼻内镜评分、患者满意度及用药依从性的差异。结果 两组均无样本脱落。试验组术后1、3、6个月生活质量改善率分别为56.9%、74.5%和86.3%，对照组分别为35.3%、49.0%和62.7%，各时间点试验组改善率均高于对照组（均P<0.05），且试验组术后3个月鼻内镜评分、患者满意度评分、用药依从性评分均优于对照组，差异有统计学意义（均P<0.01）。结论 基于机器学习筛选风险特征的个体化护理方案，可改善慢性鼻窦炎生活质量高风险患者术后生活质量、鼻内镜评分及诊疗依从性。 |
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