袁清连,古聪慧,毛 静,喻意美

    人工流产是意外妊娠后主要补救措施之一,近年来报道显示全球范围内超过7 000万例女性需要接受人工流产[1]。女性人工流产方式受到包括环境、社会因素在内的复杂因素影响[2-3],既往采用Logistic回归模型分析影响因素存在诸多局限,如处理非线性、高度交互及存在诸多缺失值等,且难以直接显示相关指标对于结果的影响程度。而决策树模型作为一种新型数据挖掘方法,可有效消除传统回归模型在分析影响因素方面的不足[4]。基于以上证据,本次研究回顾性纳入2021年9月—2022年10月深圳市罗湖医院集团(罗湖区人民医院、罗湖区妇幼保健院和罗湖区中医院等)所属医疗机构收治的9 245例人工流产女性的流行病学资料,基于决策树模型分析罗湖区人工流产方式的影响因素,并与Logistic回归模型比较,现报道如下。

    1 资料与方法

    1.1 一般资料

    回顾 性 纳 入2021 年9 月—2022 年10 月 深 圳 市罗湖医院集团(罗湖区人民医院、罗湖区妇幼保健院和罗湖区中医院等)所属医疗机构收治的9 245例人工流产女性作为研究对象,根据人工流产方式将其分为药物组(2 004例)和手术组(7 241例)。纳入标准:1)临床确诊早孕;2)要求终止妊娠;3)孕周在16周以内。排除标准:1)因其他疾病住院治疗;2)有人工流产禁忌证;3)不愿配合检查治疗;4)临床资料欠完整。本研究方案经医院伦理委员会批准。

    1.2 调查方法

    登录医院电子病历系统记录病人年龄、孕周、受教育程度、人工流产方式偏好情况、职业、人均月收入水平、婚姻状况、生育情况及最终流产情况。选择有医学背景的专业人员为调查员,并对调查员进行统一培训。经过规范化培训后双人录入数据,确保准确。

    1.3 统计学方法

    采用SPSS 23.0软件对数据进行统计分析。定性资料采用例数、百分比(%)表示,比较采用χ2检验;影响因素分析采用Logistic回归模型和决策树模型;以P<0.05为差异有统计学意义 ......