【摘 要】
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目的利用机器学习算法开发中国人群的阻塞性冠心病验前概率模型。方法纳入冠状动脉斑块早期识别与风险预警的临床注册研究（ChineseregiStryinearlydeTectionandRiskstrAtificaTionofcoronaryplaques，C-Strat）中疑似为冠心病而接受冠状动脉CT血管造影（CCTA）检查的29455例就诊者，采集人口统计学和临床信息作为预测变量。数据按7∶3的比例随机拆分为训练集和测试集，以CCTA诊断冠状动脉狭窄大于50%作为阳性结局，在训练集中运用极端梯度增强机（
【机 构】
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解放军总医院第一医学中心心血管内科，北京 100853解放军总医院第一医学中心心血管内科，北京 100853解放军总医院第一医学中心心血管内科，北京 100853解放军总医院第一医学中心心血管内科，北
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目的利用机器学习算法开发中国人群的阻塞性冠心病验前概率模型。
方法纳入冠状动脉斑块早期识别与风险预警的临床注册研究（Chinese regiStry in early deTection and Risk strAtificaTion of coronary plaques，C-Strat）中疑似为冠心病而接受冠状动脉CT血管造影（CCTA）检查的29 455例就诊者，采集人口统计学和临床信息作为预测变量。数据按7∶3的比例随机拆分为训练集和测试集，以CCTA诊断冠状动脉狭窄大于50%作为阳性结局，在训练集中运用极端梯度增强机（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）算法，使用十折交叉验证和贝叶斯优化进行参数调优，得到机器学习模型CARDIACS（pretest probability model from Chinese registry in eARly Detection and rIsk stratificAtion of Coronary plaques Study）；使用logistic回归得到模型LOGISTIC。在测试集中验证比较CARDIACS、LOGISTIC和指南推荐的模型UDFM（Updated Diamond-Forrester Model）、DFCASS（Diamond-Forrester and CASS）。
结果29 455例就诊者年龄（57.0±9.7）岁，女性占44.8%，阻塞性冠心病的患病率为19.1%（5 622/29 455）。在CARDIACS模型中，就诊原因、年龄和体重指数是最重要的预测变量。在独立的测试集中，CARDIACS的曲线下面积（AUC）为0.72（95%CI 0.70~0.73），优于LOGISTIC（AUC 0.69，95%CI 0.68~0.71，P=0.015）、UDFM（AUC 0.64，95%CI 0.62~0.65，P
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