白内障患者发生抑郁症的影响因素及风险预警平台的构建

摘要

目的分析白内障患者发生抑郁症的影响因素,并构建白内障患者抑郁症发生风险预警平台。方法选取476例白内障患者,根据汉密尔顿抑郁量表评分将患者分为心理健康组和抑郁症组。使用基线信息采集表收集患者的基线信息,将基线信息指标纳入随机森林模型和Logistic回归模型筛选白内障患者发生抑郁症的影响因素。根据获得的影响因素构建白内障患者抑郁症发生风险模型,并使用列线图对模型进行可视化,采用一致性指数、受试者工作特征(ROC)曲线及校正曲线来评估模型的诊断效能和稳定性。使用R软件的Shiny包搭建白内障患者抑郁症发生风险预警平台。结果476例白内障患者中,共有49例患者被诊断为抑郁症。经单因素Logistic回归分析和随机森林模型分析筛选得到6个重要特征变量,包括年龄、烟酒史、入院时的视力水平、白内障并发症、就诊陪护、性别。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、性别、入院时的视力水平、就诊陪护、白内障并发症是影响白内障患者抑郁症发生风险的独立危险因素(均P<0.05)。根据上述5个独立危险因素及其相关系数构建白内障患者抑郁症发生风险预警模型,模型的一致性指数为0.783,ROC曲线下面积为0.712,校正曲线图显示预测曲线与理想曲线几乎一致,提示模型具有良好的预测效能和稳定性。基于此模型搭建的预警平台(http://ckr123.synology.me:3838/DRAS/)可快速提示白内障患者的抑郁症风险概率并提供相应的护理干预建议。结论年龄、性别、入院时的视力水平、就诊陪护及白内障并发症是影响白内障患者发生抑郁症的独立危险因素。根据上述变量构建的白内障患者抑郁症发生风险预警模型和预警平台具有较高的准确性和稳定性。