创伤网络中患者住院时长的影响因素解析：基于高级建模的系统性研究

本研究针对创伤网络(Trauma Network)中患者住院时长(LOS)这一关键质量指标，通过LASSO回归、随机森林(RF)和广义加性模型(GAM)三种高级建模方法，分析了南威尔士创伤网络(SWTN)26,238例入院数据。研究发现手术频次(5-6次)、高龄(>75岁)、特殊病房类型(烧伤/脊髓损伤单元等)及其与转运时间的交互作用是LOS的核心驱动因素，其中LASSO模型表现最优(R2=0.82)。该成果为创伤系统的床位分配、人员配置及康复规划提供了循证决策依据。

　　

在医疗资源日益紧张的背景下，创伤患者的住院时长(Length of Stay, LOS)已成为衡量医疗系统效率的核心指标。现有研究多聚焦于单一科室如急诊(ED)或重症监护室(ICU)，而忽视了创伤网络(Trauma Network)中多机构协同治疗对LOS的复杂影响。南威尔士创伤网络(SWTN)的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表的研究，首次通过多模型对比揭示了贯穿全网络的LOS驱动机制。

研究团队采用三种代表性模型：具有特征选择能力的LASSO回归、可解释非线性的广义加性模型(Generalized Additive Model, GAM)以及捕捉复杂交互的随机森林(Random Forest, RF)。数据来源于SWTN的26,238例入院记录(2012-2021)，涵盖53个潜在预测变量。通过SAIL数据库和TARN创伤审计网络获取的临床数据，经过针对右偏分布的预处理后，采用R语言的tidymodels包进行建模，以MAE、RMSE和R²作为评估指标。

模型性能
LASSO回归以R² 0.82的优异表现超越基准模型，其自动特征选择功能识别出关键预测因子：高频手术(5-6次)使LOS延长40%，75岁以上患者住院时间增加25%，而烧伤病房和脊髓损伤单元等特殊病房类型与转运时间的交互效应贡献了15%的变异度。

主要发现

1. 手术频次与LOS呈非线性关系，超过4次手术后边际效应显著增强
2. 高龄患者(>75岁)的并发症风险使其LOS较均值增加1.8天
3. 神经外科康复病房的转运延迟每增加1小时，LOS延长0.7天

结论与意义
该研究首次系统揭示了创伤网络中LOS的多层次决定因素，其创新性体现在：

1. 突破单点研究局限，构建网络级预测框架
2. 通过模型对比证实LASSO在右偏分布数据中的优越性
3. 发现转运时间与病房类型的交互效应这一新机制

研究结果已应用于SWTN的床位动态分配系统，使择期手术取消率降低12%。作者Zihao Wang强调，该模型可扩展至其他区域性创伤网络，为医疗政策的精准制定提供量化工具。未来研究将纳入实时生命体征数据以进一步提升预测时效性。