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基于传统Logistic回归和机器学习算法的产后PTSD风险预测模型构建与验证

一、引言

随着社会的发展与进步，对心理健康的关注日益提高。其中，产后抑郁症及其后续可能出现的创伤后应激障碍（PTSD）是众多研究者关注的焦点。为了更好地预防和干预产后PTSD，建立有效的风险预测模型显得尤为重要。本文旨在构建并验证一个基于传统Logistic回归和机器学习算法的产后PTSD风险预测模型，以期为临床诊断和治疗提供有力的工具。

二、研究背景与意义

产后PTSD是一种严重的心理障碍，对母亲及其家庭产生深远的影响。因此，准确预测产后PTSD的风险对于早期干预和治疗至关重要。传统的Logistic回归模型在风