换一批基于决策树分类模型的糖尿病肾病进展预测量表的研制
Development of Predictive Scale for Diabetic Kidney Disease Progression Based on Decision Tree Classification Model
摘要目的 基于决策树分类模型建立糖尿病肾病(diabetic kidney disease,DKD)进展预测量表.方法 回顾性收集六盘水市第二人民医院内分泌科 2020 年 7 月至 2021 年 7 月收治的 308 例糖尿病肾病患者作为研究对象,并将其分为微量蛋白尿组(n=224)与显性蛋白尿组(n=84).对 2 组患者的人口学资料、既往基础病史等指标进行单因素和多因素Logistic回归分析,并运用决策树分类模型建立DKD进展预测量表.结果 308 例研究对象中 84 例(27.27%)为显性蛋白尿,224 例(72.73%)为微量蛋白尿.多因素Logistic回归分析显示收缩压(OR=1.022,P=0.003)和血肌酐(OR=1.012,P<0.001)和总蛋白水平(OR=0.953,P=0.003)是引起显性蛋白尿的独立风险因素.运用决策树分类模型建立预测量表,量表总分为 60 分,诊断阈值为 33 分,决策树模型ROC曲线面积(0.781)大于多因素Logistic回归(0.769),灵敏度为 95.2%,特异度为 78.9%.结论 DKD进展预测量表能够较准确的评估DKD进展,对于早期预测DKD进展具有较好的临床价值.
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关键词
糖尿病肾病决策树分类模型进展预测量表Diabetic kidney diseaseDecision tree classification modelProgressPredictive scale
栏目名称
DOI
10.12259/j.issn.2095-610X.S20240816
发布时间
2024-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
六盘水市科技计划基金资助项目（52020-2021-0-1-16）
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