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目的 探讨人工神经网络模型(Artificial neural network,ANN)在乙型肝炎慢加急性肝衰竭患者发生肝性脑病的危险因素评估中的应用价值.方法 479例乙型肝炎慢加急性肝衰竭患者作为研究对象,采用单因素分析患者的性别、年龄、糖尿病、腹腔感染、肺部感染、上消化道出血、白蛋白、球蛋白、总胆红素、ALT、AST、γ-谷氨酰转肽酶、胆碱酯酶、总胆固醇、血钾、血钠、血肌酐、凝血酶原时间国际标准化比值(INR)、WBC、Hb、血小板、甲胎蛋白、HBV DNA载量并筛选出有统计学意义的临床指标,应用ANN模型和Logistic回归模型进行多因素分析;采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估ANN模型和Logistic回归模型的预测价值.结果 ANN模型提示乙型肝炎慢加急性肝衰竭患者发生肝性脑病的危险因素顺序依次为:INR、WBC、Hb、年龄、血钠、总胆红素、血肌酐、甲胎蛋白、腹腔感染、上消化道出血和肺部感染.Logistic回归模型提示:INR(回归系数0.45,P<0.01,OR值1.566)、WBC(回归系数0.12,P<0.01,OR值1.125)、Hb(回归系数-0.01,P=0.015,OR值0.987)和年龄(回归系数0.02,P=0.026,OR值1.021)为主要危险因素.构建的ANN模型和Logistic回归模型的AUC分别为0.881±0.016、0.825±0.020(Z=2.186,P=0.029).结论 ANN模型具有较好的危险因素评

作者:刘宝荣;方建凯;林明华;高海兵;潘晨

来源:肝脏 2017 年 22卷 12期

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作者:
刘宝荣;方建凯;林明华;高海兵;潘晨
来源:
肝脏 2017 年 22卷 12期
标签:
肝功能衰竭 肝性脑病 危险因素 人工神经网络 回归分析 Liver failure Hepatic encephalopathy Risk factors Artificial neural network (ANN) Regression analysis
目的 探讨人工神经网络模型(Artificial neural network,ANN)在乙型肝炎慢加急性肝衰竭患者发生肝性脑病的危险因素评估中的应用价值.方法 479例乙型肝炎慢加急性肝衰竭患者作为研究对象,采用单因素分析患者的性别、年龄、糖尿病、腹腔感染、肺部感染、上消化道出血、白蛋白、球蛋白、总胆红素、ALT、AST、γ-谷氨酰转肽酶、胆碱酯酶、总胆固醇、血钾、血钠、血肌酐、凝血酶原时间国际标准化比值(INR)、WBC、Hb、血小板、甲胎蛋白、HBV DNA载量并筛选出有统计学意义的临床指标,应用ANN模型和Logistic回归模型进行多因素分析;采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估ANN模型和Logistic回归模型的预测价值.结果 ANN模型提示乙型肝炎慢加急性肝衰竭患者发生肝性脑病的危险因素顺序依次为:INR、WBC、Hb、年龄、血钠、总胆红素、血肌酐、甲胎蛋白、腹腔感染、上消化道出血和肺部感染.Logistic回归模型提示:INR(回归系数0.45,P<0.01,OR值1.566)、WBC(回归系数0.12,P<0.01,OR值1.125)、Hb(回归系数-0.01,P=0.015,OR值0.987)和年龄(回归系数0.02,P=0.026,OR值1.021)为主要危险因素.构建的ANN模型和Logistic回归模型的AUC分别为0.881±0.016、0.825±0.020(Z=2.186,P=0.029).结论 ANN模型具有较好的危险因素评