《基于机器学习的急性A型主动脉夹层术后谵妄风险预测模型的构建与验证》开题报告
一、研究意义
急性A型主动脉夹层手术复杂、创伤大，术后谵妄发生率高，严重影响患者康复及远期预后。目前缺乏有效的早期风险预测工具。构建精准的风险预测模型，可实现高危患者的早期识别与针对性干预。
二、研究内容
回顾性收集本院近5年A型主动脉夹层手术患者的围术期临床数据。
采用单因素与多因素Logistic回归分析术后谵妄的独立危险因素。
基于筛选出的关键变量，应用随机森林、XGBoost等机器学习算法构建预测模型，并与传统Logistic回归模型进行比较。
采用Bootstrap法进行内部验证，评估模型的区分度与校准度。
三、预期成果与意义
构建一个性能优良的术后谵妄风险预测模型，为临床早期筛查高危患者、实施个体化预防策略提供量化工具，有望降低谵妄发生率，改善患者预后。
