简介：【摘 要】：目的 分析骨科护士心理状态，了解相关影响因素，并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象，以症状自评量表（SCL-90）调查骨科护士心理状态，经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子，基于机器学习应用支持向量机（RBF-SVM）、Logistic回归、线性判别式分析（LDA）三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型，比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分（125.43±24.19）分，其中67例筛选为阳性，存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素（P＜0.05）。基于机器学习，应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高，优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多，护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素，基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。
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