【摘 要】
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目的:心绞痛是冠心病临床上较常见的类型,严重影响患者生活质量,给患者造成了巨大的生理和心理压力。中医在冠心病心绞痛的防治方面具有独特优势,可与现代数理模型相结合,形成系统的中医风险预警模型。本课题借助传统Logistic回归、决策树、随机森林三种算法,构建具有中医元素的风险评估模型,为冠心病心绞痛中医风险预测模型的构建提供方法学借鉴。方法:收集2018年3月至2021年1月河南中医药大学第一附属医
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目的:心绞痛是冠心病临床上较常见的类型,严重影响患者生活质量,给患者造成了巨大的生理和心理压力。中医在冠心病心绞痛的防治方面具有独特优势,可与现代数理模型相结合,形成系统的中医风险预警模型。本课题借助传统Logistic回归、决策树、随机森林三种算法,构建具有中医元素的风险评估模型,为冠心病心绞痛中医风险预测模型的构建提供方法学借鉴。方法:收集2018年3月至2021年1月河南中医药大学第一附属医院病例,按照7:3的比例划分建模人群（训练集）和验证人群（测试集）。采集的信息主要包括四诊信息、中医证素、症状体征、生化指标等数据。对数据进行预处理,构建规范化的“病-证-症”数据库。应用SPSS 25.0软件进行单因素和多因素分析,筛选符合临床意义的冠心病心绞痛中医风险要素。使用Rstudio软件的传统logistic回归、决策树、随机森林三种算法进行数据挖掘,构建三种冠心病心绞痛中医风险评估模型。再采用准确率、召回率、特异性、AUC（Area Under ROC）等对三种模型进行测试、验证,筛选中医风险评估最优模型。结果:根据排纳标准共筛选出2459例病例信息,训练集有1721例,测试集有738例,对比基线资料无统计学差异。单因素分析筛选出年龄、性别、甘油三酯、高密度脂蛋白、收缩压、舒张压等33个相关因素,多因素分析最终选出11个因素（年龄、性别、收缩压、甘油三酯、血瘀证、阴虚证、既往史高血压和糖尿病、家族史高血压和冠心病、吸烟史）为最终预测因子。采用上述因子构建并验证传统Logistic回归、决策树和随机森林模型。传统Logistic回归模型的准确度为0.630,特异性为0.578,约登指数为0.570,AUC为0.79;决策树模型的准确度为0.817,特异性为0.946,约登指数为0.763,AUC为0.64;随机森林模型的准确度为0.820,特异性为0.998,约登指数为0.818,AUC为0.83。各模型两两比较均有统计学意义,把模型的准确性由高到低排序依次为随机森林模型＞传统Logistic模型＞决策树模型。结论:年龄、性别、收缩压、甘油三酯、血瘀证、阴虚证、吸烟史、既往史（高血压、糖尿病）、家族史（高血压、冠心病）是冠心病心绞痛首次发病的独立危险因素,其中收缩压是最重要的危险因素。随机森林模型在预测冠心病心绞痛首次发病概率的综合性能最佳。
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