【摘 要】
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目的：研究骨质疏松症（OP）患者的肾阳虚证辨识，形成中医临床辨证规则。方法：纳入982例OP患者的数据信息，通过统计检验筛选数据中与肾阳虚证相关的变量。应用Bagging树集成算法建模，生成大量规则并去除冗余；结合最小绝对值选择与收缩算子（LASSO）筛选辨识OP肾阳虚证的关键规则，并集成建立OP肾阳虚证辨识模型，实现OP肾阳虚证辨识研究。结果：筛选出了18条重要辨识规则，其中11条规则的权重＞0
【机 构】
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中国中医科学院中医临床基础医学研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFC1704306，2018YFC1704300）； 中国中医科学院科技创新工程项目（CI2021A04706，CI2021B003）；
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目的：研究骨质疏松症（OP）患者的肾阳虚证辨识，形成中医临床辨证规则。方法：纳入982例OP患者的数据信息，通过统计检验筛选数据中与肾阳虚证相关的变量。应用Bagging树集成算法建模，生成大量规则并去除冗余；结合最小绝对值选择与收缩算子（LASSO）筛选辨识OP肾阳虚证的关键规则，并集成建立OP肾阳虚证辨识模型，实现OP肾阳虚证辨识研究。结果：筛选出了18条重要辨识规则，其中11条规则的权重＞0，对辨识为肾阳虚证具有正向影响，7条规则的权重＜0，对辨识为肾阳虚证具有负向影响。具有最高和最低权重的规则分别为{畏寒%in%c（“有”）＆手足心热%in%c（“无”）}、{舌红%in%c（“有”）＆大便溏%in%c（“无”）＆禀赋不足%in%c（“无”）}。重要性＞0.2的变量依次为畏寒、舌红、手足心热、肢冷、小便清、大便溏、禀赋不足、久病。偏依赖性分析结果显示：畏寒取值为“有”的OP患者相比取值为“无”，被辨识为肾阳虚证的概率高0.266 8，该变量的取值对辨识模型具有最高影响。舌红取值为“有”的OP患者相比取值为“无”，被辨识为肾阳虚证的概率低0.141 9。所建立的OP肾阳虚证辨识模型在测试集的精度、灵敏度、特异度、受试者曲线下面积（AUC）分别为0.869 9、0.817 1、0.896 3和0.918 5。结论：基于Bagging结合LASSO的规则集成方法，构建了高精度OP肾阳虚证辨识模型，筛选出的关键规则能良好解释肾阳虚证辨识过程。本研究根据规则、变量重要性及偏依赖性，结合中医思维描述了患者特征对证候辨识的影响，从而提示辩证的主次症，辅助肾阳虚证中医临床辩证。
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