【摘 要】
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【目的】在入院和出院时间点两类应用场景下,使用logistic回归探究急性缺血性卒中（Acute ischemic stroke,AIS）3个月预后的影响因素并建立预测模型,并以该模型为基准,使用随机森林、极端梯度提升（e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost）两种机器学习方法建立预测模型,评价模型的预测效果,为两个应用场景分别寻找合适的预测模型,为有效改善AIS患者的
【基金项目】
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脑血管病临床研究大数据与生物样本库平台构建和关键技术研究基金（项目编号:2017YFC1310900）； 心脑血管疾病流行病学监测大数据采集、处理、分析技术和应用研究基金（项目编号:2018YFC1311703）； 重大慢病流行病学检测大数据平台构建和关键技术研究基金（项目编号:2018YFC1311700）；
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【目的】在入院和出院时间点两类应用场景下,使用logistic回归探究急性缺血性卒中（Acute ischemic stroke,AIS）3个月预后的影响因素并建立预测模型,并以该模型为基准,使用随机森林、极端梯度提升（e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost）两种机器学习方法建立预测模型,评价模型的预测效果,为两个应用场景分别寻找合适的预测模型,为有效改善AIS患者的预后提供参考。【方法】本文1选取中国国家卒中登记第二期（CNSR-2）数据库中15087例AIS患者作为入院时间点场景的研究对象,由于107例患者院内死亡,选取14980例AIS患者作为出院时间点场景的研究对象。以患者3个月的改良Rankin量表（Modified Rankin Scale,m RS）评分是否大于2作为因变量,在入院时间点场景下,预测变量由患者一般人口学特征、个人史/既往史/用药史、入院检查指标和入院一般情况4个维度共计35个变量构成,在此基础上,出院时间点场景进一步考虑到患者院内的治疗及检查措施、并发症、急性期恢复、出院情况和出院二级预防策略5个维度的20个变量,共计55个变量。按照7:3的比例将数据分成训练集和测试集,训练集用来训练模型,对于机器学习模型,使用等渗回归（Isotonic regression,IR）方法对模型的预测概率进行概率校准。在测试集上使用受试者工作特征曲线下面积（Area Under Curve,AUC）来评价模型的区分度,使用Hosmer-Lemeshow（H-L）检验、校准图以及Brier Score来评价模型的校准度,使用AUC、净重新分类改善指数（Net Reclassification Imporvement,NRI）、综合判别改善指数（Integrated Discrimination Imporvement,IDI）来比较不同模型的预测效果。【结果】入院时间点场景下,logistic回归的AUC为0.8028（95%CI:0.7854～0.8202）,H-L检验通过（P＞0.05）,Brier score为0.110,校准图呈45度角分布。未经过概率校准的随机森林的AUC为0.8017（95%CI:0.7840～0.8194）,H-L检验不通过（P＜0.001）,Brier score为0.118,校准图偏离45度角,经过概率校准后的随机森林AUC为0.8027（95%CI:0.7851～0.8204）,H-L检验通过（P＞0.05）,Brier score为0.109,校准图呈45度角分布。概率校准前后,XGBoost的AUC均为0.8105（95%CI:0.7934～0.8276）,H-L检验均通过（P＞0.05）,Brier score均为0.107,校准图呈45度角分布。模型间对比上,随机森林与logistic回归的AUC无差异（P=0.984）、NRI=0（P=0.458）、IDI=0（P=0.585）,XGBoost的AUC优于logistic回归（P=0.015）、NRI＞0（P＜0.001）、IDI＞0（P＜0.001）。出院时间点场景下,logistic回归的AUC为0.8599（95%CI:0.8499～0.8749）,H-L检验通过（P＞0.05）,Brier score为0.092,校准度呈45度角分布。未经过概率校准的随机森林AUC为0.8634（95%CI:0.8485～0.8782）,H-L检验不通过（P＜0.001）,Brier score为0.100,校准图偏离45度角,经过概率校准后的随机森林AUC为0.8630（95%CI:0.8482～0.8778）,H-L检验通过（P＞0.05）,Brier score为0.091,校准图呈45度角分布。概率校准前后,XGBoost的AUC均为0.8668（95%CI:0.8522～0.8815）,H-L检验均通过（P＞0.05）,Brier score均为0.089,校准图呈45度角分布。模型间对比上,随机森林与logistic回归的AUC无差异（P=0.437）、NRI=0（P=0.366）、IDI=0（P=0.512）,XGBoost的AUC优于logistic回归（P=0.026）、NRI＞0（P＜0.001）、IDI＞0（P＜0.001）。【结论】（1）不论入院还是出院时间点场景,在使用随机森林模型对AIS患者的预后进行预测时,均需要使用IR方法进行概率校准,模型才会具有较好的校准度。XGBoost模型则不需要IR方法进行概率校准,也具有好的校准度。（2）不论入院还是出院时间点场景,logistic回归、经过校准的随机森林模型、XGBoost模型的区分度和校准度均较好,均可用于对AIS患者的预后预测。（3）不论入院还是出院时间点场景,XGBoost模型的预测效果均优于logistic回归,随机森林模型的预测效果与logistic回归差异均无统计学意义。（4）在入院时间点场景,对AIS患者预后进行预测时,推荐使用简单的logistic回归模型,在出院时间点场景,推荐使用XGBoost和经过校准的随机森林模型。
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