摘要

目的 比较两种机器学习模型[决策树早期预警得分（DTEWS）模型、决策树模型]对急性冠状动脉综合征（ACS）患者发生院内心搏骤停（IHCA）的预测价值。方法 采用便利抽样法回顾性选取2018—2022年入住某三甲医院心血管内科的发生IHCA的ACS患者53例为IHCA组，选取同期入住某三甲医院心血管内科的未发生IHCA的ACS患者706例为非IHCA组。基于两种机器学习模型中的预测因子，收集患者一般资料，采用ROC曲线评估两种机器学习模型对ACS患者发生IHCA的预测价值。结果 两组年龄、糖尿病发生率、致命性心律失常发生率、吸氧者占比、入院方式和入院时Killip分级、收缩压、舒张压、血尿素氮、心肌肌钙蛋白T、意识状态及住院时间比较，差异有统计学意义（P<0.05）。ROC曲线分析结果显示，DTEWS模型、决策树模型预测ACS患者发生IHCA的AUC分别为0.815[95%CI(0.785～0.842)]、0.824[95%CI(0.795～0.851)]。DTEWS模型、决策树模型预测ACS患者发生IHCA的AUC比较，差异无统计学意义（P>0.05）。结论 DTEWS模型、决策树模型均对ACS患者发生IHCA有中等预测价值，其中DTEWS模型纳入变量较少、易获取且计算方式简单，更适宜临床推广。

关键词