【摘 要】
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目的:通过对临床来源的数据库分析,筛选出与患者治疗方式决定相关的临床因素,为临床治疗提供帮助。方法:按照治疗方式将患者分为保守治疗组、保肢手术组及截肢手术足。数据来源于吉林大学第一医院及吉林大学第一医院二部2012年3月至2021年6月主诊断为糖尿病足、糖尿病足溃疡病人数据,共696例。排除标准包括:（1）其他全身或局部感染病患者（2）血液系统疾病患者（3）风湿免疫疾病患者（4）免疫缺陷性疾病患者
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目的:通过对临床来源的数据库分析,筛选出与患者治疗方式决定相关的临床因素,为临床治疗提供帮助。方法:按照治疗方式将患者分为保守治疗组、保肢手术组及截肢手术足。数据来源于吉林大学第一医院及吉林大学第一医院二部2012年3月至2021年6月主诊断为糖尿病足、糖尿病足溃疡病人数据,共696例。排除标准包括:（1）其他全身或局部感染病患者（2）血液系统疾病患者（3）风湿免疫疾病患者（4）免疫缺陷性疾病患者（5）接受免疫抑制治疗的患者（6）一型糖尿病（7）妊娠期糖尿病（8）其他特定类型糖尿病（9）恶性肿瘤患者。收集患者一般资料、临床数据、住院信息。方法学:研究中所有的统计分析和随机森林方法的实现都由软件R version 4.0.4实现。分类变量由均数表示,数值变量由均数±标准差表示。数值变量的均值用采用Kruskal-Wallis单因素ANOVA分析,对各组资料进行差异比较。模型的构建应用bootstrap方法又放回的随机抽取k个样本集,从而构建k棵决策树,然后从变量组中抽取b个运算特征,计算变量的信息熵后决定节点。通过前期文献阅读进行剪枝,最后用随机森林对训练集数据进行分类,分类结果是由各小分类器决定的。通过绘制受试者工作特征曲线,选取灵敏度及特异度和最大的点作为cut-off点。计算模型中受试者工作曲线（ROC）下面积（AUC）作为模型效能评价指标。结果:（1）在糖尿病足患者的外科治疗中对治疗方案的选择起决定性作用的是Wagner分级标准、中性粒细胞百分比、中性粒细胞绝对值、纤维蛋白原、超敏C反应蛋白。（2）与患者治疗时机相关的基线数据如患者病程、患者年龄、性别等在决策中只有微弱的作用。（3）在本文的模型中仍然保留了在以往文献中有报道影响糖尿病足严重程度及治疗决策的相关因素,虽然对模型影响较大,但是这部分临床数据及基线数据也是临床决策不可缺少的重要因素。本文所建的模型能在一定程度上帮助医生做临床决策。
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