本文主要是介绍临床预测模型影响力研究之预测手术和麻醉时长，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
临床预测模型影响力研究之预测手术和麻醉时长
模型特点
- 回归模型，预测手术和麻醉时长
- 干预措施，手术调度
- 评价措施，与实际手术时长之间的误差和增加的手术台数
研究介绍
研究的目标是使用回归模型预测手术和麻醉时间长度，并以此作为手术室调度依据的有效性。研究人员提出假说认为，与使用历史平均值计算手术长度的传统调度系统（TSS）相比，使用PMS在手术室中分配病例将提高调度精度，增加手术量，提高手术室（OS）人员满意度，而不会对患者结果产生不利影响。研究人员将在单个外科专业的两个手术室中使用随机区组设计来评估这一假设。
干预措施和主要结局
- 阳性对照组， 使用历史平均值法计算的时间（手术、麻醉和转运时间）来调度手术；
- 实验组，使用回归模型计算的时间（手术、麻醉和转运时间）来调度手术。
- 主要结局：将比较两种调度方法之间的调度不精确性。计划不精确性是指手术日的实际长度和预测长度之间的差异。
结果
| 变量 | 对照组 | 实验组 | P | OR |
|---|---|---|---|---|
| 手术日数量 | 107天 | 100天 | ||
| 平均误差时间(min) | 30.8（99） | 7.2（67） | 0.024 | 1.16（1.01-1.34） |
| 平均误差手术台数 | 3.33 | 3.79 | 0.04 | 1.16（1.01-1.34） |
数据显示，使用回归模型估算手术时间更加精确，还可以安排个更多的手术。未展示的数据显示，两种方法对患者的预后影响没有区别。
讨论
这里回归预测模型的作用是为手术室调度提供信息，是预测模型常见的角色之一，之前我们还看到预测糖化血红蛋白水平的预测模型。
预测模型不但可以用在诊断和治疗方面，还可以用在管理方面，提高管理的效率。
这篇关于临床预测模型影响力研究之预测手术和麻醉时长的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
