目的 构建腹腔镜手术患者术中低体温风险预测模型并验证模型的预测效果。方法 采用便利抽样法,选取2020年6月—10月在山东省某三级甲等医院接受腹腔镜手术并符合纳入标准的患者1 043例,按照7 ∶ 3的比例随机分配至建模组和验证组。将建模组发生术中低体温患者（407例）和未发生术中低体温患者（323例）的各项影响因素进行对比,利用随机森林算法对各项影响因素进行排序并构建预测模型。利用验证组数据绘制受试者操作特征曲线,并以曲线下面积检验模型的预测效果。结果 患者术中低体温发生率建模组为55.75%,验证组为54.95%。随机森林算法变量重要性评分中,基础体温、手术间温度、BMI、手术时长等指标对模型分类的贡献度较高,且具有临床意义。预测模型的受试者操作特征曲线下面积为0.797,灵敏度为78.74%,特异度为64.03%,准确率为72.20%。结论 该研究基于随机森林算法构建的预测模型具有良好的预测效能,对识别腹腔镜手术患者术中低体温的关键因素具有重要意义。
