结论:本研究构建的临床护士心理健康状况预测模型的准确率较好,且神经网络模型的应用较简单,可作为评估临床护士心理健康状况的有效方法。《中华现代护理杂志》2021年27卷3期328-333页 ISTIC 结果显示,训练、检验和坚持样本的建模准确率分别为797%、864%和810%,ROC曲线下面积为0810

模型应用本次工作以地质异常理论为指导,以中国地质调查局开发的矿产资源GIS评价系统MRAS10为平台,应用证据权重法进行稀有金属成矿预测。应用

机器学习在护理预测模型中的应用,模型调优与参数优化,1通过交叉验证、网格搜索等方法对模型进行调优,以提高模型性能,3数据清洗是构建高质量预测模型的基础,对后续的数据分析和建模具有重要意义,护理预测模型的构建与优化,基于生成模型的护理预测,1生成模型简介:生成模型是一种无监督学习方法,可以

Lemeshow拟合优度检验和Bootstrap重采样方法进行了内部验证,显示出良好的校准性和预测精度本研究针对急诊科护士的共情疲劳问题,通过横断面

关键词:护理科研;等时距数据序列;灰色建模预测d o i:103969/ji s sn 1004- 4337201304003在前文[1],我们介绍了如何利用灰色关联度计算值,判断引起患者病情变化的主要因素收稿日期:2025-05-14作者简介:何娅(1970-),女,主管护师,工作单位:四川省邛崃市医疗中心医院。文章编号:2025-2025(2013)04-0386-04中图分类号:R311文献标识码:A·医学数学模型探讨·护士开展护理科研选题的思考:建模与预测何娅(四川省

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预测模型构建的核心步骤。 谷子歌​ 北京协和医学院流行病与卫生统计学博士 ​关注 怎么做临床预测模型? 预测模型构建的核心步骤。 相关推荐

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临床工程 CLINICAL ENGINEERING 基于病人临床信息的护理风险预警模型 的建立与验证 Establishment and Verification of a Nursing Risk Pre-warning Model Based on Patient Clinical Information 孙雪松,郑西川 [摘 要] 目的 探讨基于病人临床信息的护理临床工程 CLINICAL ENGINEERING 基于病人临床信息的护理风险预警模型 的建立与验证 Establishment and Verification of a Nursing Risk Pre-warning Model Based on Patient Clinical Information 孙雪

基于此,本研究旨在通过分析食管癌患者术后肺炎发生情况及相关危险因素,并利用独立危险因素建立一个新的预测模型用于术后肺炎的预测多学科团队协作护理模式在食管癌手术患者中的应用效果观察6 谢乐平;[J];心理月刊;2021年02期其中,2015年01月至2015年12月的646例患者作为建模组,利用其资料建立术后肺炎发生风险预测评分表,并对风险预测评分表进行检验,根据受试者工作特性