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| 目的探讨重症监护病房（ICU）患者住院时长关联规则预测模型的临床应用价值。方法回顾性收集2012年3月至2024年3月河北北方学院附属第一医院医院信息系统中1000例ICU患者的基线资料。按照7∶3的比例将患者分为模型组700例和验证组300例。采用FP-Growth算法构建住院时长关联规则预测模型。采用一致性指数和校准曲线对模型进行基于模型组基线资料的内部验证；采用ROC曲线对模型进行基于模型组和验证组基线资料的外部验证。结果关联规则预测模型显示，相应的前项基线资料组合存在时，患者住院时长为1、2、3、4周的概率分别为69.00%、43.00%、22.00%、8.00%。关联规则预测模型的一致性指数为0.727~0.872且具有良好的一致性。关联规则模型预测模型组和验证组患者住院时长的ROC曲线拟合较为理想（均P＞0.05）且AUC的差异均无统计学意义（均P＞0.05）。结论本研究所构建的关联规则预测模型在ICU患者住院时长的预测中具有一定的应用价值，其预测结果能够为ICU医疗资源配置的优化提供一定的参考。 |
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| 基金项目:河北省医学科学研究课题计划项目（20220589） |
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