目的 应用分类树模型构建糖尿病肾病由微量蛋白尿到大量蛋白尿进展风险的预测模型,并评价其应用价值.方法 选取本院临床资料完善的糖尿病肾病住院患者256例,根据GFR分期及尿白蛋白定量诊断分为糖尿病微量蛋白尿组(183例)和糖尿病大量蛋白尿组(73例).记录患者的相关临床资料,采用Exhaustive CHAID分类树算法建立糖尿病肾病进展风险的预测模型,采用错分概率Risk值、索引图评价模型的应用价值.结果 所建立的分类树模型包括3层,共11个结点,共筛选出4个解释变量:胱抑素水平、高血压病程、腰臀比、白蛋白水平；其中最为重要的预测因素为血清胱抑素水平和腰臀比水平.模型错分概率Risk值为0.141,模型拟合的效果较好.结论 分类树模型不仅能有效地拟合糖尿病肾病由微量蛋白尿向大量蛋白尿进展的风险预测,还可以有效地筛选变量间的交互作用效应.
作者：赵文波；李明；唐骅；司美君；刘迅；娄探奇
来源：第三军医大学学报 2013 年 35卷 11期
