首页|基于Lasso-logistic回归和随机森林模型的癌症患者抑郁影响因素分析

基于Lasso-logistic回归和随机森林模型的癌症患者抑郁影响因素分析

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
目的 探究癌症患者抑郁现状及其影响因素,为促进癌症患者心理健康,提高临床照护水平提供参考依据.方法 选取2020年10月至2021年10月安徽省内不同地域8家医院的560例患者为研究对象,采用问卷调查的方法,收集患者的医院焦虑抑郁等相关信息.描述调查对象一般特征,构建Lasso-logistic回归模型确定癌症患者抑郁的影响因素,再利用随机森林模型对变量重要性进行评价.结果 560例癌症患者中,有237例患者患有抑郁情绪,占比42.32％.Lasso-logistic回归结果显示,焦虑、住院环境、失眠、家庭年收入和临床分期是癌症患者抑郁的影响因素(P<0.05),变量重要性排序依次为焦虑、住院环境、失眠、家庭年收入和临床分期.结论 癌症患者抑郁发生率较高,焦虑、住院环境、失眠、家庭年收入和临床分期是影响癌症患者抑郁情绪的重要因素,临床照护应从以上方面加强对癌症患者抑郁情绪的管理和干预.

周晓燕、魏申奥、卢曼曼

展开 >

230032 安徽合肥 安徽医科大学第一附属医院核医学科

230032 安徽合肥 安徽医科大学卫生管理学院

癌症患者 抑郁 Lasso-logistic回归 随机森林模型

安徽省自然科学基金项目

2208085MG189

2024

10.3969/j.issn.1000-0399.2024.09.021

安徽医学
安徽省医学情报研究所

安徽医学

CSTPCD
影响因子：1.123
ISSN：1000-0399
年,卷(期)：2024.45(9)