【摘 要】
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目的探讨居民电子健康档案中与老年人非酒精性脂肪肝存在关联的影响因素,并基于居民电子健康档案建立预测模型,为老年人的非酒精性脂肪肝的防治和早期筛查提供思路。方法采用现况研究,通过随机抽样的方法在深圳市龙华区居民电子健康档案数据库中检索老年人的居民电子健康档案,抽取9832份档案作为研究对象。根据纳入和排除标准,最后纳入研究对象6991例。居民电子健康档案资料包括个人基本信息、一般状况及基本生活方式、
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目的探讨居民电子健康档案中与老年人非酒精性脂肪肝存在关联的影响因素,并基于居民电子健康档案建立预测模型,为老年人的非酒精性脂肪肝的防治和早期筛查提供思路。方法采用现况研究,通过随机抽样的方法在深圳市龙华区居民电子健康档案数据库中检索老年人的居民电子健康档案,抽取9832份档案作为研究对象。根据纳入和排除标准,最后纳入研究对象6991例。居民电子健康档案资料包括个人基本信息、一般状况及基本生活方式、症状及体检和非酒精性脂肪肝诊断信息。按照是否患有非酒精性脂肪肝进行分组,对各组间的影响因素进行统计描述,采用Lasso回归筛选最优子集,Logistic回归分析非酒精性脂肪肝的危险因素。另外根据居民电子健康档案信息建立包含个人基本信息、一般状况及基本生活方式的健康信息数据集,以及包含个人基本信息、一般状况、基本生活方式和症状及体检资料的临床数据集。利用十折交叉验证的机器学习方法拟合上述数据集并以灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和受试者工作特征曲线下面积评价模型的预测效果。结果本研究中共有2273名老年人被诊断为非酒精性脂肪肝（32.513%）。资料描述显示,非酒精性脂肪肝患病人群与未患病人群在个人基本信息（8个）、一般状况及基本生活方式（11个）、症状及体检（23个）中共42个变量的差异有统计学意义（P＜0.05）。使用五分位数法将变量进行分类转换,以Q1(P0-P20)作为参照组进行编码。Lasso Logistic回归结果显示,男性（OR=0.622,P＜0.05）、血清肌酐在Q3～Q5（OR分别为0.821、0.755、0.685,P＜0.05）的老年人患NAFLD风险更低;左侧舒张压的升高（OR=1.009,P＜0.05）、嗜油饮食（OR=4.4411,P＜0.05）、腰围在Q2～Q5（OR分别为1.875、2.169、2.739和3.700,P＜0.05）、BMI在Q2～Q5（OR分别为1.362和2.127,P＜0.05）、白细胞计数在Q2～Q5（OR分别为1.535、1.580、1.396和1.422,P＜0.05）、血小板计数在Q2、Q4和Q5（OR分别为1.264、1.258和1.248,P＜0.05）、空腹血糖在Q4和Q5（OR分别为1.313和2.072,P＜0.05）、血清丙氨酸氨基转移酶在Q3～Q5（OR分别为1.369、1.603和2.313,P＜0.05）、甘油三酯在Q2～Q5（OR分别为1.298、1.524、1.874和2.521,P＜0.05）、血清尿酸在Q4和Q5（OR分别为1.247和1.391,P＜0.05）的老年人患病风险更高。利用健康信息数据集训练的朴素贝叶斯模型（naive bayesian model,NBM）的灵敏度和阴性预测值的均值在所有模型中最高（分别为0.625和0.810）;随机森林（random forest,RF）模型的特异度和阳性预测值的均值在所有模型中最高（分别为0.862和0.619）;支持向量机（support vector machine,SVM）和自适应增强（adaptive boosting,Ada Boost）模型的AUC均值在所有模型中最高（0.775）。利用临床数据集训练NBM模型的灵敏度和阴性预测值在所有模型中最高（分别为0.573和0.803）;RF模型的特异度在所有模型中最高（0.874）;极端梯度提升（e Xtreme gradient boosting,XGBoost）的阳性预测值在所有模型中最高（0.654）;SVM和XGBoost模型的特异度在所有模型中最高（均为0.802）。SVM、RF、Ada Boost和XGBoost在临床数据集的评价指标普遍优于健康信息数据集。NBM在健康信息数据集的灵敏度和阴性预测值要优于临床数据集。结论深圳市龙华区老年人非酒精性脂肪肝患病率为32.513%,性别、左侧舒张压、腰围、体质指数、嗜油饮食、白细胞计数、血小板计数、空腹血糖、血清丙氨酸氨基转移酶、血清肌酐、甘油三酯和血清尿酸与非酒精性脂肪肝有关联,基于临床数据建立的XGBoost模型综合性能最好（AUC=0.802）,使用健康信息数据时NBM在灵敏度和阴性预测值的效果最好。
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