基于机器学习模型和中医证素等临床特征的颈动脉粥样硬化风险预测研究

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目的:分析颈动脉粥样硬化人群的中医证素等临床特征,筛选颈动脉粥样硬化的最佳预测指标,建立简便有效的颈动脉粥样硬化患病风险预测模型,为健康体检人群颈动脉粥样硬化的早期识别及拟定筛查指标提供依据。方法:回顾性分析2017年至2018年于福建省人民医院健康体检中心行颈部血管彩超等检查的体检人群,筛选出符合纳入标准的体检报告870份,其中颈动脉粥样硬化组(以下简称CAS组)459份,非颈动脉粥样硬化组(以下简称Non-CAS组)411份。提取标准化指标汇成Excel数据表,包括一般资料、实验室检验资料、中医证素资料、颈部血管彩超描述和结果,运用统计学方法进行组间差异性检验。进一步构建不同输入变量的极限梯度提升(XGBoost)模型和基于不同算法的模型,主要采用特异性、灵敏度、F1值、受试者工作特征曲线下面积(AUROC)、精确—查全曲线下面积(AUPRC)对比评价模型预测性能。结果:1、CAS组年龄、收缩压、舒张压高于Non-CAS组,组间比较统计学检验P<0.05,差异有统计学意义。2、CAS组血清中总胆固醇、低密度脂蛋白、载脂蛋白B、空腹血糖、谷氨酰转肽酶、肌酐、尿素氮、尿酸、肌酸激酶、肌酸激酶同工酶、乳酸脱氢酶、羟丁酸脱氢酶、单核细胞计数较Non-CAS组浓度更高,而红细胞计数、血小板压积较Non-CAS组浓度更低,组间比较统计学检验P<0.05,差异有统计学意义。3、CAS人群中病位证素分布最多的为肾,其次是肝;病性证素分布最多的为痰,其次是湿和阴虚。4、对比基于不同输入变量和不同算法构建的模型,基于具有显著性差异变量的XGBoost模型评价指标均最高,特异性为0.756,灵敏度为0.804、F1值为0.796,AUROC为0.850,AUPRC为0.853。对于识别CAS,临床特征中贡献度最大的是年龄,其次是收缩压、和肌酐;证候要素中贡献度最大的是病位要素表,其次是病性要素寒和痰。结论:1、年龄中位数为62岁、正常高值血压135/79mm Hg与CAS的发生相关。2、血清中较高浓度的总胆固醇、低密度脂蛋白、载脂蛋白B、空腹血糖、谷氨酰转肽酶、肌酐、尿素氮、尿酸、肌酸激酶、肌酸激酶同工酶、乳酸脱氢酶、羟丁酸脱氢酶、单核细胞计数,较低浓度的红细胞计数、血小板压积,与CAS的发生相关。3、CAS组人群的中医证素频次分布特征,病位证素以肾和肝为主,病性证素以痰、湿、阴虚为主。4、基于具有显著性差异变量的XGBoost模型识别CAS的效果最佳,AUROC为0.84,能够有效区分受试者是否患有CAS。在最佳XGBoost模型中,年龄、收缩压和肌酐以及病位要素表、病性要素寒和痰可作为识别CAS的筛查指标。
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