检索结果-内蒙古大学图书馆

中华围产医学杂志 2024年第7期27卷 572-581页

作者：许兴能陈胜柱周嘉怡杨思王旭薇余波澜广州医科大学附属第三医院妇产科广州510150 广东省产科重大疾病重点实验室(广东省妇产疾病临床医学研究中心、粤港澳母胎医学高校联合实验室) 广州510150 广州医科大学附属第三医院生物样本库广州510150

目的利用医院电子病历系统首页信息和临床检验数据通过logistic回归(logistic regression,LR)法和机器学习算法构建子痫前期(preeclampsia,PE)预测模型,同时比较机器学习算法和LR构建模型的预测性能。方法基于2012年1月1日至2019年12月3... 详细信息

目的利用医院电子病历系统首页信息和临床检验数据通过logistic回归(logistic regression,LR)法和机器学习算法构建子痫前期(preeclampsia,PE)预测模型,同时比较机器学习算法和LR构建模型的预测性能。方法基于2012年1月1日至2019年12月31日在广州医科大学附属第三医院就诊孕产妇的围产期数据和柔济妊娠检验数据库信息,根据临床诊疗指南和相关文献报道关联整合后选取数据量较为完整的孕24~28周共2736例孕妇的28项临床相关指标作为PE预测模型构建数据。将其中PE患者作为PE组(n=245),其余非PE患者中采用欠采样法选择255例为对照组。使用随机森林算法(random forest,RF)及极端梯度上升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGB)和LR模型分别构建PE疾病预测模型。模型构建完成后,在2019年6月至2022年12月开展的PE前瞻性队列研究获得数据中(PE组38例,对照组80例),进行PE预测准确性的外部验证。采用准确度、灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线下面积比较不同模型的预测效能。结果3种预测模型构建时纳入的指标提示,尿酸、肌酐、年龄、孕早期体重指数、尿素、甘油三酯、红细胞计数、嗜酸性粒细胞计数、总胆固醇、中性粒细胞计数、尿蛋白、丙氨酸氨基转移酶以及尿潜血是影响PE预测模型的指标。RF、XGB和LR模型在训练集和测试集中的受试者工作特征曲线下面积分别为0.851(95%CI:0.730~0.891)、0.955(95%CI:0.865~0.987)、0.884(95%CI:0.767~0.923)和0.845(95%CI:0.723~0.868)、0.907(95%CI:0.791~0.919)、0.851(95%CI:0.755~0.893)。在测试集中,RF、XGB和LR模型的准确度、灵敏度与特异度分别为0.803、0.607、0.958,0.864、0.790、0.927和0.832、0.661、0.971。在外部验证集中RF、XGB和LR预测模型的准确度分别为0.822、0.814和0.763;灵敏度分别为0.737、0.789和0.605;特异度分别为0.863、0.825和0.838,其中XGB模型的约登指数最高,为0.614。结论相对于传统的建模方法,利用机器学习算法可以在真实临床检测数据中建立更加有效的PE预测模型。

关键词：子痫前期预测模型 Logistic回归模型随机森林算法极端梯度上升算法

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