基于随机森林算法预测肾病综合征患者的心血管风险

邹新亮; 郑万香; 何国祥; 景涛

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基于随机森林算法预测肾病综合征患者的心血管风险

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目的评估随机森林模型对肾病综合征(NS)患者5年心血管疾病风险的预测价值。方法选取陆军军医大学第一附属医院就诊的350例NS患者随访5年的诊疗资料,按照约7∶3的比例划分为训练集和测试集。模型纳入28个预测变量,通过训练集进行随机森林模型构建,测试集数据进行模型验证,选取最优节点值和决策树数目,观察变量的预测重要性并评价模型预测性能。结果随机森林模型最佳节点值为6、最佳决策树数目为446。模型中预测因子重要性排序依次为:肾小球滤过率(eGFR)、年龄、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、载脂蛋白B(apoB)、清蛋白(ALB)、载脂蛋白A1(apoA1)、纤维蛋白原(Fib)、血尿酸(UA)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)。模型预测的准确率为0.919、精确率为0.935、召回率为0.829,AUC及95%CI为0.899(0.832~0.966)。结论随机森林分类算法确定的重要预测因子可为预测NS患者5年心血管风险提供有用的信息,模型预测性能良好。

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来源
《重庆医学》 |2022年第3期|393-397|共5页
作者
邹新亮; 郑万香; 何国祥; 景涛;
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作者单位

陆军军医大学第一附属医院心血管内科;

重庆400038;

贵黔国际总医院心血管内科;

贵阳550000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类心脏疾病;
关键词
心血管风险; 肾病综合征; 随机森林; 预测模型;

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