机器学习模型用于妊娠糖尿病发病风险预测及干预对策分析

缪小乐; 王琛琛; 王佳琦; 孙冬梅

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机器学习模型用于妊娠糖尿病发病风险预测及干预对策分析

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目的采用新型机器学习模型用于预测妊娠糖尿病(GDM)发病风险,为采取相应干预措施提供依据。方法纳入2019年10月至2021年11月南通大学附属海安市人民医院收治的孕妇412例,依据孕妇是否并发GDM予以分组,分成GDM组(n=115)与正常组(n=297)。随后,随机将整个患者队列分配至独立训练集与独立测试集。在训练集中,采用单变量分析与多变量Logistic回归分析影响孕妇并发GDM的危险因素,并采用随机森林算法建立机器学习模型和引入独立测试集,采用受试者操作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线分析交叉验证机器学习模型的准确度与稳健性。结果机器学习模型具有较好的区分度,训练集中曲线下面积(AUC)为0.881,测试集中AUC为0.846。对模型的解释和分析表明,年龄、孕前体质量指数(BMI)、胎次、空腹血糖、糖化血红蛋白、B细胞比例、甘油三酯水平显著影响GDM的发生风险(P<0.05)。结论机器学习模型具有较好的准确度和稳健性,能够预测孕妇并发GDM的风险,辅助临床医护人员开展针对性的干预,从而降低GDM的发生率并改善预后。

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来源
《中国优生与遗传杂志》 |2023年第1期|59-63|共5页
作者
缪小乐; 王琛琛; 王佳琦; 孙冬梅;
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作者单位

南通大学附属海安市人民医院产科产房;

江苏南通226600;

南通大学附属医院产科;

江苏南通226006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类内分泌腺病及代谢病;
关键词
妊娠糖尿病; 机器学习; 随机森林; B淋巴细胞;

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