检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2023年第4期27卷 373-378,391页

作者：张玮畅田晶杨弘韩清华张岩波山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030000 山西医科大学第一医院心内科太原030000 山西中医药大学健康服务与管理学院晋中030619

目的通过机器学习算法和SHAP(shapley additive explanations)方法分析冠心病(coronary heart disease,CHD)合并慢性心力衰竭(chronic heart failure,CHF)患者全因死亡的风险因素。方法选择山西省两所三级甲等医院诊断为CHD合并CHF患者2648例。利用XGBoost方法筛选出的变量,分别构建Cox、随机生存森林(random survival forests,RSF)、XGBoost模型;应用SHAP进行模型可解释性分析。结果利用XGBoost方法构建的预测模型具有最高预测性能,其一致性指数(concordance index,C-index)为0.902(0.900~0.915)。模型显示,年龄、N端前脑钠肽、SBP、肌酐越高,患者死亡风险越高;糖尿病(diabetes mellitus,DM)、中枢神经系统性疾病、他汀类药物也是影响患者预后的重要影响因素。结论XGBoost方法所构建的生存分析预测模型能够更准确地评估患者不良预后,结合SHAP可以对患者的个体化风险预测提供明确解释,有助于辅助医生对患者进行个性化临床治疗。

关键词： XGBoost 冠心病慢性心力衰竭生存分析可解释性

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基于机器学习的肾癌患者术后复发风险预测模型的构建与评价

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现代泌尿外科杂志 2025年第3期30卷 240-247页

作者：王佩佩侯钊马慧吕定阳王玘葳双卫兵山西医科大学第一医院泌尿外科山西太原030001 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西太原030001

目的探索肾癌患者术后复发的影响因素,构建复发风险的机器学习预测模型并评价其效能。方法回顾性收集山西医科大学第一医院泌尿外科2013—2021年间915例行手术治疗的肾癌患者的临床资料。将纳入研究的患者按7∶3的比例随机划分为训练集(... 详细信息

目的探索肾癌患者术后复发的影响因素,构建复发风险的机器学习预测模型并评价其效能。方法回顾性收集山西医科大学第一医院泌尿外科2013—2021年间915例行手术治疗的肾癌患者的临床资料。将纳入研究的患者按7∶3的比例随机划分为训练集(n=510)和验证集(n=218)。在训练集中使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归算法筛选重要变量,并构建肾癌患者术后复发风险的机器学习预测模型,在验证集中结合模型的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)和准确率、F1值等指标对模型效能进行比较。结果LASSO回归筛选出影响肾癌患者术后复发的风险因素有吸烟史、肿瘤最大径、N分期、Fuhrman分级、凝血酶时间和纤维蛋白原水平,据此构建的logistic模型、决策树模型、随机森林模型和贝叶斯模型在验证集中的AUC值分别为0.862、0.792、0.843和0.861,准确率分别为0.917、0.908、0.904和0.927,F1值分别为0.357、0.286、0.323和0.600。综合比较,贝叶斯模型的性能最稳定且具有较好的区分度。结论在本数据集中,基于贝叶斯算法的机器学习预测模型效能较好,可为临床决策提供参考。

关键词：肾细胞癌复发机器学习预测模型逻辑回归决策树随机森林贝叶斯

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慢性心力衰竭患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系

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中国循环杂志 2025年第1期40卷 46-53页

作者：王雅靖田晶郭威王磊张蕾张岩波韩清华山西医科大学第一临床医学院太原030001 山西医科大学第一医院心内科太原030001 山西省心血管病医院心内科太原030024 山西白求恩医院心内科太原030032 重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030012 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030012 山西省心脑血管病三高共管技术创新中心太原030001

目的:探讨慢性心力衰竭(心衰)患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系。方法:纳入2014年3月至2021年11月于山西省3家三级甲等医院(山西医科大学第一医院、山西省心血管病医院、山西白求恩医院)诊断为慢性心衰的住院患者3580例... 详细信息

目的:探讨慢性心力衰竭(心衰)患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系。方法:纳入2014年3月至2021年11月于山西省3家三级甲等医院(山西医科大学第一医院、山西省心血管病医院、山西白求恩医院)诊断为慢性心衰的住院患者3580例,记录患者入院及出院心电图的QRS间期,并计算住院期间QRS间期变化(ΔQRS)和ΔQRS比率(ΔQRS/入院QRS间期×100%)。根据ΔQRS三分位数将患者分为QRS间期下降组(n=1364)、QRS间期稳定组(n=1248)和QRS间期进展组(n=968),于患者出院后第1、3、6、12个月及此后每6个月进行电话随访,以远期全因死亡为终点事件,随访截止时间为2023年5月1日。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,并用log-rank法进行组间比较。采用Cox比例风险回归模型进行预后分析,采用限制性立方样条图评估慢性心衰患者住院期间QRS间期相关指标与远期全因死亡风险之间的关系。结果:中位随访71(56,92)个月期间,共502例(14.0%)患者死亡。QRS间期下降组和QRS间期稳定组的远期全因死亡率明显低于QRS间期进展组(13.9%vs.10.7%vs.18.6%,χ^(2)=28.607,P<0.001)。多因素Cox回归分析显示,入院QRS间期(HR=1.005,95%CI:1.002~1.009,P=0.003)及住院期间ΔQRS比率(HR=2.071,95%CI:1.247~3.440,P=0.005)是慢性心衰患者远期全因死亡的独立影响因素。限制性立方样条图显示,当入院QRS间期>96.36 ms时,QRS间期越长,患者远期全因死亡风险越高;当入院QRS间期为89.32~96.36 ms时,QRS间期为慢性心衰患者远期全因死亡的保护性因素;当住院期间ΔQRS比率≥3.40%时,其数值越大,患者全因死亡风险越高。结论:入院QRS间期及住院期间ΔQRS比率是慢性心衰患者远期全因死亡的独立影响因素,入院QRS间期>96.36 ms和住院期间ΔQRS比率≥3.40%时患者远期全因死亡风险明显增加。

关键词：慢性心力衰竭 QRS间期 QRS间期变化影响因素全因死亡

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结合SMOTE技术与优化算法的支持向量机在慢性心衰不良结局预测中的应用

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中国卫生统计 2024年第6期41卷 802-806页

作者：李晓桐程璠田晶闫晶晶张岩波韩清华山西医科大学基础医学院生理学系 030001 山西医科大学细胞生理学教育部重点实验室山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室山西医科大学第一医院心内科重大疾病风险评估山西省重点实验室山西中医药大学

目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西... 详细信息

目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西省两所三级甲等医院心内科确诊为慢性心力衰竭的1183例住院患者,收集患者的病历资料。基于原始训练集构建logistic回归(logistic regression,LR)与支持向量机模型,同时结合SMOTE算法构建LR、SVM、遗传算法支持向量机(genetic algorithm support vector machine,GA-SVM)和粒子群支持向量机模型(particle swarm support vector machine,PSO-SVM),通过灵敏度(sensitivity,SEN)、准确度(accuracy,ACC)、特异度(specificity,SPE)、G-means、F-measure、ROC曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)等指标综合评价各模型的分类性能。结果相较于对原始数据进行直接分类,应用SMOTE技术均衡化数据集后,模型性能明显提高。均衡化训练集构建LR、SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型结果表明,GA-SVM和PSO-SVM在SPE、ACC指标低于LR;SEN、G-means、F-measure和AUC均优于LR。GA-SVM和PSO-SVM的综合效果显著高于SVM(SEN、G-means、F-measure指标表现均优于SVM)。结论基于均衡化数据集构建GA-SVM或PSO-SVM模型可提高SVM对于心衰预后的预测性能。

关键词： SMOTE 支持向量机遗传算法优化粒子群算法优化慢性心力衰竭

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中国骨科临床实践指南及共识的质量评价

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中国循证医学杂志 2024年第7期24卷 832-837页

作者：樊子娟李帝均闫磊邢丹周奇王斌山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001 山西医科大学第二医院骨科太原030001 北京大学人民医院骨关节疾病诊疗中心北京100044 兰州大学基础医学院循证医学中心兰州730000 STAR秘书处兰州730000 浙江大学医学院附属第一医院骨科杭州310006

目的了解近年我国骨科已发表的指南与共识的评级现状,帮助使用者遴选临床指南和共识,指导临床实践,并推动我国骨科指南和共识质量的针对性提升。方法计算机检索CNKI、WanFang Data、SinoMed数据库,搜集相关的中国骨科临床实践指南与共识... 详细信息

目的了解近年我国骨科已发表的指南与共识的评级现状,帮助使用者遴选临床指南和共识,指导临床实践,并推动我国骨科指南和共识质量的针对性提升。方法计算机检索CNKI、WanFang Data、SinoMed数据库,搜集相关的中国骨科临床实践指南与共识,检索时限为2016年1月至2023年10月。由2位评价员独立筛选文献、提取资料后,采用指南科学性、透明性和适用性的评级工具(scientific,transparent and applicable rankings,STAR)对2016年后在中国医学期刊发表的中国骨科指南和共识进行了综合评级。若两位评价员存在争议,则由第三位评价员裁定。采用Kappa值评估两位评价员的结果一致性。结果共获得191篇骨科相关指南和共识,其中指南74篇,共识117篇。纳入评价的指南平均得分为34.4分,共识平均得分为21.7分。纳入指南在注册、计划书、工作组、临床问题、证据、共识方法、推荐意见、可及性及其他领域得分均高于共识。Kappa值检验结果为0.684。结论近年来国内已发表的骨科临床实践指南与共识虽然方法学评分逐年增加,但是总体质量有待进步。未来的指南需要在资助透明、推荐意见形成、指南发布与传播方面进一步提高。

关键词：骨科临床实践指南专家共识指南评价

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射血分数轻度降低的心力衰竭死亡影响因素分析及预测模型的构建

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临床心血管病杂志 2024年第6期40卷 467-474页

作者：郭威田晶张雅婧和紫铉武亭宇王雅靖张岩波韩清华山西医科大学第一医院心内科太原030001 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室、重大疾病风险评估山西省重点实验室山西省心脑血管病三高共管技术创新中心山西医科大学细胞生理学教育部重点实验室

目的:探讨射血分数轻度降低的心力衰竭(HFmrEF)全因死亡的影响因素,通过长期随访数据构建列线图模型,用于预测患者1年、2年、3年期的全因死亡率。方法:顺序入选2014年4月—2019年3月山西省3所三级甲等医院诊治的慢性心力衰竭且射血分数... 详细信息

目的:探讨射血分数轻度降低的心力衰竭(HFmrEF)全因死亡的影响因素,通过长期随访数据构建列线图模型,用于预测患者1年、2年、3年期的全因死亡率。方法:顺序入选2014年4月—2019年3月山西省3所三级甲等医院诊治的慢性心力衰竭且射血分数为41%~49%的患者1148例进行随访,以全因死亡为终点事件,随访截止日期为2022年4月1日。将所有研究对象按7:3比例随机分为训练集和验证集,训练集用于模型的构建,验证集用于模型性能的评估。利用Cox回归分析患者全因死亡的影响因素,R 4.3.1用于构建列线图预测模型。采用一致性指数(C-index)、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和校正曲线评价模型的区分度和预测性能,通过临床决策曲线(DCA)评估模型的临床潜在应用价值。根据ROC曲线确定的最佳截断阈值对患者进行死亡风险分层,并采用Kaplan-Meier曲线比较高风险组和低风险组患者之间的生存差异。结果:多因素Cox回归分析显示,住院费用全自付(HR=4.722,95%CI:2.544~8.765)、入院NYHA心功能Ⅳ级(HR=2.982,95%CI:1.507~5.898)、N末端脑钠肽前体(对数值)[lg(NT-proBNP)]水平升高(HR=2.360,95%CI:1.414~3.938)、合并心房颤动(HR=2.321,95%CI:1.419~3.797)增加患者全因死亡风险;高估算肾小球滤过率(eGFR)水平(HR=0.984,95%CI:0.973~0.995)、服用血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂(ACEI/ARB)药物(HR=0.320,95%CI:0.191~0.535)及接受经皮冠状动脉介入治疗/冠状动脉旁路移植术(PCI/CABG)治疗(HR=0.503,95%CI:0.264~0.958)降低患者全因死亡风险。依此构建的列线图模型经测试集验证,C-index为0.839,1年、2年、3年生存期预测模型的AUC分别为0.864、0.860、0.857。校正曲线和DCA曲线结果显示,模型预测效果和实际生存情况拟合度较好,具有较好的临床适用性。风险分层能够有效区分高、低危患者的预后。结论:基于医保类型、NYHA心功能分级、NT-proBNP、eGFR、心房颤动、ACEI/ARB类药物及PCI/CABG治疗7个因素构建的列线图预测模型有助于高风险HFmrEF患者早期识别与治疗决策指导。

关键词：射血分数轻度降低的心力衰竭全因死亡影响因素列线图预测模型

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热带医学杂志 2025年第3期25卷 301-307,330,F0002页

作者：陈祎炜潘珂君买买提艾力·吾布力鲁晓擘尔西丁·买买提新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室新疆乌鲁木齐830017 新疆医科大学第一附属医院感染病·肝病中心新疆乌鲁木齐830054

目的分析入院时出现艾滋病(AIDS)相关疾病或症状AIDS患者的生存率,并通过建立列线图改善管理。方法纳入2000年10月9日-2021年1月13日新疆医科大学第一附属医院感染病·肝病中心收治首次入院合并有AIDS相关疾病或症状的465例AIDS患... 详细信息

目的分析入院时出现艾滋病(AIDS)相关疾病或症状AIDS患者的生存率,并通过建立列线图改善管理。方法纳入2000年10月9日-2021年1月13日新疆医科大学第一附属医院感染病·肝病中心收治首次入院合并有AIDS相关疾病或症状的465例AIDS患者,按生存状态分为存活组(n=239)和死亡组(n=226)。患者信息包括人口学资料、AIDS相关疾病资料、临床表现和实验室检查数据。首先,按7∶3的比例随机划分为训练集325例(死亡组159例,存活组166例)和测试集140例(死亡组67例,存活组73例),对划分后的数据集进行差异性分析,差异均无统计学意义(P>0.05),确保划分数据集均衡可比,用Lasso回归筛选变量;其次,构建多因素Cox比例风险回归模型,绘制列线图预测患者的生存率;然后,绘制训练集和测试集的受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线进行模型评价;最后,绘制Kaplan-Meier生存曲线和累积风险图,分析不同预测因子对患者生存率和累积死亡风险的影响。结果两组患者婚姻状况、感染途径、耶氏肺孢子菌肺炎、细菌性肺炎、使用复方新诺明情况、治疗方案、血清天门冬氨酸氨基转移酶、丙氨酸氨基转移酶比较差异均有统计学意义((χ^(2)/Z=6.345、61.736、23.302、28.303、30.233、19.139、-2.610、-3.193,P均<0.05)。多因素Cox回归分析结果显示,使用复方新诺明情况(有,HR=0.694,95%CI:0.497~0.967)、咳痰(有,HR=1.785,95%CI:1.247~2.554)、婚姻状况(离婚或丧偶,HR=1.948,95%CI:1.104~3.437)、感染途径(异性性传播,HR=0.487,95%CI:0.253~0.937)和耶氏肺孢子菌肺炎(有,HR=0.274,95%CI:0.100~0.753)是影响AIDS患者生存的影响因素(P均<0.05)。ROC曲线显示,训练集1、2、3年生存率的曲线下面积(AUC)分别为0.705、0.713、0.716,测试集1、2、3年生存率的AUC分别为0.743、0.709、0.711;校准曲线显示,预测值与实际生存率有较高的一致性。生存曲线和累积风险图显示,使用复方新诺明情况、咳痰、婚姻状况、感染途径、耶氏肺孢子菌肺炎对患者生存率和累积死亡风险均有影响(P均<0.05)。结论本研究构建的列线图能够有效预测AIDS患者的生存率,使用复方新诺明情况、咳痰、婚姻状况、感染途径和耶氏肺孢子菌肺炎是影响患者生存的重要预测因子。该模型在训练集和测试集中的表现均良好,具有较高的预测精度,可为临床管理提供有益的参考。

关键词：艾滋病生存分析列线图

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基于决策树和随机森林算法模型预测醛固酮瘤患者术后血压恢复情况

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山西医科大学学报 2025年第2期56卷 127-133页

作者：关兆娟薛舒婷谷婷钰张岩波王彦山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001 山西医科大学第一临床医学院内分泌科山西医科大学第一医院内分泌科

目的构建决策树和随机森林算法模型,预测醛固酮瘤患者术后血压恢复情况,评估其预测效果,并识别影响术后血压恢复的关键因素。方法收集211例醛固酮瘤患者的基本信息,按照7∶3的比例将数据集划分为训练集和测试集。在训练集上分别使用... 详细信息

目的构建决策树和随机森林算法模型,预测醛固酮瘤患者术后血压恢复情况,评估其预测效果,并识别影响术后血压恢复的关键因素。方法收集211例醛固酮瘤患者的基本信息,按照7∶3的比例将数据集划分为训练集和测试集。在训练集上分别使用决策树和随机森林算法模型构建醛固酮瘤患者术后血压恢复情况的预测模型,并在测试集上进行验证。通过比较两种模型的预测性能,评估其在术后血压恢复预测中的效果。结果在211例醛固酮瘤患者中,术后血压恢复正常的患者79例,术后血压有所改善但未治愈的患者132例,术后血压治愈率为37.4%。两组患者在年龄、体质量指数、高血压病程及肾小球滤过率等方面差异有统计学意义(P<0.05)。决策树模型的预测准确率为0.75,特异度为0.82,灵敏度为0.64,AUC为0.79,F1分数为0.67;随机森林模型的预测准确率为0.81,特异度为0.87,灵敏度为0.72,AUC为0.87,F1分数为0.75,故随机森林模型的预测性能优于决策树模型。结论随机森林模型能够更准确地预测醛固酮瘤患者术后血压的恢复情况,有效识别出年龄、体质量指数、高血压病程和肾小球滤过率等影响因素。该模型可为醛固酮瘤患者术后血压的临床治疗和个性化管理提供科学依据。

关键词：醛固酮瘤肾上腺切除术血压预测模型决策树模型随机森林算法模型影响因素

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慢性心力衰竭患者报告结局变化影响因素分析

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中国慢性病预防与控制 2023年第6期31卷 406-410页

作者：张雅婧田晶韩港飞和紫铉武亭宇张岩波韩清华山西医科大学第一临床医学院山西省太原030000 山西医科大学第一医院心内科山西省太原030000 重大疾病风险评估山西省重点实验室山西省太原030000 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西省太原030000

目的分析慢性心力衰竭(CHF)患者出院1年后患者报告结局的变化情况及其影响因素,为CHF患者生命质量改善提供决策依据。方法选取2017年5月至2020年12月于山西省3所三级甲等医院诊治的573例CHF住院患者作为研究对象,收集患者住院期间的病... 详细信息

目的分析慢性心力衰竭(CHF)患者出院1年后患者报告结局的变化情况及其影响因素,为CHF患者生命质量改善提供决策依据。方法选取2017年5月至2020年12月于山西省3所三级甲等医院诊治的573例CHF住院患者作为研究对象,收集患者住院期间的病历资料,采用临床结局评价量表(CHF-PROM)调查患者住院时和出院1年后的生命质量状况。采用SPSS 25.0软件进行t检验、单因素线性回归分析和多重线性回归分析。结果CHF患者出院1年后CHF-PROM总分及生理、心理、社会领域得分均高于住院时,差异均有统计学意义(P<0.01)。多重线性回归分析结果显示,出院1年时患者CHF-PROM总分变化与基线CHF-PROM总分呈负相关(β=-0.806,P<0.01);出院1年时患者CHFPROM生理领域得分变化与基线生理领域得分(β=-0.746)、≥65岁(β=-0.089)、合并慢性阻塞性肺疾病(β=-0.078)及合并高血压(β=-0.059)呈负相关(P<0.01,P<0.05);出院1年时患者CHF-PROM心理领域得分变化与基线心理领域得分呈负相关(β=-0.897,P<0.01);出院1年时患者CHF-PROM社会领域得分变化与基线社会领域得分(β=-0.763)及入院纽约心脏病协会(NYHA)心功能分级(β=-0.071)呈负相关(P<0.01);与内生肌酐清除率(β=0.057)呈正相关(P<0.05)。结论基线CHF-PROM得分较高、≥65岁、合并高血压或慢性阻塞性肺疾病、入院NYHA心功能分级较高及内生肌酐清除率较低的CHF患者出院1年后生命质量改善较差,应对此类患者重点关注。

关键词：慢性心力衰竭患者报告结局影响因素多重线性回归

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加权随机森林和代价敏感支持向量机与心衰患者死亡风险评估

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中国卫生统计 2022年第3期39卷 381-384,388页

作者：杨弘田晶孟冰霞张瑜罗艳虹王可郑楚韩清华张岩波山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 030001 山西医科大学附属第一医院心内科重大疾病风险评估山西省重点实验室(201805D111006)

目的探讨加权随机森林和代价敏感支持向量机模型在慢性心衰死亡风险评估中的应用。方法利用AUC-RF自变量筛选方法选出与心衰死亡的相关因素,将选出的变量作为输入变量,预后有无死亡作为结局变量构建传统随机森林、支持向量机、logisti... 详细信息

目的探讨加权随机森林和代价敏感支持向量机模型在慢性心衰死亡风险评估中的应用。方法利用AUC-RF自变量筛选方法选出与心衰死亡的相关因素,将选出的变量作为输入变量,预后有无死亡作为结局变量构建传统随机森林、支持向量机、logistic回归、加权随机森林和代价敏感支持向量机分类预测模型。结果 AUC-RF筛选出的变量中有中枢系统疾病史、肾功能不全史、心包积液、BMI、中性粒细胞比值、肾小球滤过率、N端前脑钠肽等指标重要度较高,提示这些指标或有临床意义。评价指标有灵敏度、特异度、准确度、G-means、F-measure和AUC值,logistic模型评价指标的中位数分别为:78.46%、63.19%、81.4%、0.6933、0.467和0.7003;加权随机森林评价指标分别为:78.08%、82.74%、85.96%、0.8086、0.4853和0.8109;代价敏感支持向量机评价指标分别为:75.38%、72.49%、88.8%、0.7402、0.4749和0.7940。结论加权随机森林模型对心衰患者预后死亡预测性能较高,该模型有助于临床医生识别心衰死亡危险因素,具有较高应用价值。

关键词：慢性心衰疾病预后加权随机森林代价敏感支持向量机

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