【摘 要】
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研究目的:本研究通过横断面调查了解老年慢性肾脏病（Chronic Kidney Diseases,CKD）患者的认知衰弱现状,并探讨影响老年CKD患者认知衰弱的相关风险因素;基于R软件中的CART决策树分类算法,构建老年CKD患者认知衰弱的风险预测模型,能便于临床医护工作者快速直观地判断老年CKD患者的认知衰弱风险,为老年CKD患者认知衰弱的早期预测提供新的参考工具,并对后续临床护理工作提供决策依
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研究目的:本研究通过横断面调查了解老年慢性肾脏病（Chronic Kidney Diseases,CKD）患者的认知衰弱现状,并探讨影响老年CKD患者认知衰弱的相关风险因素;基于R软件中的CART决策树分类算法,构建老年CKD患者认知衰弱的风险预测模型,能便于临床医护工作者快速直观地判断老年CKD患者的认知衰弱风险,为老年CKD患者认知衰弱的早期预测提供新的参考工具,并对后续临床护理工作提供决策依据。研究方法:（1）本研究采用便利抽样法,选取2020年10月～2021年7月汕头大学医学院第一附属医院及汕头市中心医院2所三级甲等医院肾内科的450例老年CKD患者作为研究对象,收集老年CKD患者的认知衰弱情况、一般资料、量表资料以及实验室检查指标资料。（2）将所纳入的研究对象分为认知衰弱组和非认知衰弱组,利用SPSS25.0软件分析两组间的变量是否具有统计学差异（p＜0.05）,通过单因素和Logistic回归分析筛选变量,将最终确定的认知衰弱风险变量纳入模型。（3）利用RStudio4.1.2软件基于CART分类树算法按照训练集与验证集7:3的比例,构建老年CKD患者认知衰弱决策树模型。（4）运用混淆矩阵、受试者特征曲线（Receiver operating characteristic curves,ROC）及曲线下面积评价模型的预测效能。研究结果:（1）老年CKD患者认知衰弱的发生率为28.2%。（2）通过单因素分析得出具有统计学差异（p＜0.05）的变量包括年龄、婚姻状况、居住方式、文化程度、饮酒史、辅助工具、运动锻炼、心力衰竭、糖尿病、高尿酸血症、继发性甲状旁腺功能亢进、药物种类、慢性疼痛、Barthel指数、GDS-15评分、SSRS评分、C-反应蛋白、铁蛋白、白蛋白、白球比等26个变量;通过二元Logistic回归分析,最终得出文化程度、运动锻炼、慢性疼痛、Barthel指数、GDS-15评分和SSRS评分等具有统计学差异（p＜0.05）。（3）决策树模型共6个中间节点,8个叶节点和14条决策路径,其深度为4层,每个分支均注明了节点分割的依据。所纳入模型的8个变量中,有5个变量包括Barthel指数、GDS-15评分、SSRS评分、白蛋白以及文化程度,最终进入决策树模型,而其余3个变量包括运动锻炼、慢性疼痛和继发性甲旁亢,未能进入最终的决策树模型。（4）本研究所构建的决策树模型的预测准确率为81.7%,ROC曲线下面积为0.791,灵敏度为0.719,特异度为0.828,阳性预测值为61.1%,阴性预测值为89.5%。研究结论:本研究所构建的决策树模型预测效能评价指标为中等,说明该模型具有较好的预测效能。Barthel指数、GDS-15评分、SSRS评分、文化程度和白蛋白是老年CKD患者认知衰弱决策树模型筛选的决策因素。其中,Barthel指数是影响认知衰弱最重要的决策因素。根据决策树模型所筛选的决策因素和决策路径,结合每个分支的节点分割值,再加上决策树模型的可视化特点,便于临床医护工作者快速直观地判断老年CKD患者的认知衰弱风险,为老年CKD患者认知衰弱的早期预测提供新的参考工具,并为早期个性化干预的制定和实施提供依据。
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