【摘 要】
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目的开发基于机器学习算法的中老年门诊2型糖尿病患者低血糖风险预测模型并验证其预测效果,同时与传统Logistic回归方法建模进行性能差异比较确定最优模型,以帮助临床医护人员早期识别低血糖高危人群并制定针对性干预措施。方法选取2020年7月—2022年2月在上海市某综合医院门诊随访的中老年2型糖尿病患者867例,将其分为为建模组（578例）、验证组（289例）。应用3种机器学习算法与传统Logist
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目的开发基于机器学习算法的中老年门诊2型糖尿病患者低血糖风险预测模型并验证其预测效果,同时与传统Logistic回归方法建模进行性能差异比较确定最优模型,以帮助临床医护人员早期识别低血糖高危人群并制定针对性干预措施。方法选取2020年7月—2022年2月在上海市某综合医院门诊随访的中老年2型糖尿病患者867例,将其分为为建模组（578例）、验证组（289例）。应用3种机器学习算法与传统Logistic回归分析分别建立构建低血糖风险预测模型,采用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow（H-L）检验评估模型预测及拟合效果。结果建模组低血糖发生率为14.19%,数据进行平衡处理后,预测模型AUC值均＞0.5,展现出良好的预测效果,其中机器学习方法建立模型的整体效能出现明显提高,RF算法AUC值较高为0.884,SVM算法AUC值为0.864,传统Logistic回归AUC值为0.817,NB算法AUC值为0.764;验证组低血糖发生率为13.84%,Logistic回归分析ROC曲线下面积AUC=0.861,灵敏度为0.775,特异度为0.879,H-L检验P=0.353。结论基于门诊中老年2型糖尿病患者随访数据构建的低血糖风险预测模型稳定性较好,且机器学习算法相对Logistic算法构建的模型效能更好,具有潜在的应用价值,可为医护工作者识别低血糖高危人群提供临床参考。
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