目的 分析酒精戒断患者发生睡眠障碍的危险因素,通过决策树算法建立酒精戒断患者发生睡眠障碍的风险预测模型。 方法 回顾性分析2020年10月~2024年9月收治的166例酒精戒断患者的临床资料,根据匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评估结果将总分值>7分的酒精戒断患者纳入睡眠障碍组,将≤7分的酒精戒断患者纳入非睡眠障碍组,采用多因素Logistic回归分析筛选酒精戒断患者发生睡眠障碍的危险因素,运用Modeler软件构建酒精戒断患者发生睡眠障碍的决策树模型,采用5折交叉验证法对模型进行内部验证,并对比模型的预测效能。 结果 166例酒精戒断患者中,睡眠障碍组患者49例,非睡眠障碍组患者117例,睡眠障碍发生率为29.52%;身体质量指数≥24 kg/m ²、饮酒时间≥10年、依赖型决策风格、有焦虑、有抑郁、PACS分级4~6级均是酒精戒断患者发生睡眠障碍的独立危险因素( P<0.05);概率预测模型 P=1／[1+e- ^{(-2.903+1.469*X1+1.289 *X2+1.589 *X3+1.345*X4+1.125*X5+1.499*X6)}],模型预测总体正确性为81.7%;经5折交叉验证显示,模型预测正确率为73.9%;决策树显示,抑郁对酒精戒断患者发生睡眠障碍的影响最大,信息增益为0.41;ROC结果显示,两种模型预测酒精戒断患者发生睡眠障碍的AUC值均为中等效能。 结论 酒精戒断患者的身体质量指数、饮酒时间、决策风格、焦虑、抑郁及PACS分级均可预测其睡眠障碍发生风险,本研究构建的酒精戒断患者发生睡眠障碍的决策树模型可预测患者睡眠障碍发生风险。