《表1 两种预测模型变量筛选结果》

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《基于机器学习算法构建缺血性卒中3个月死亡预测模型研究》

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注：β>0，OR>1表示危险因素。

XGBoost模型最终筛选出20个变量纳入预测模型，Logistic回归预测模型最终纳入27个变量，两个模型预测因子大多数属于基线特征变量。两种模型筛选出的变量有3个相同，分别为入院NIHSS评分、健康教育和住院总天数。具体其他变量如表1所示。