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目的 基于随机森林的算法探索影响单眼先天性白内障术后长期视力预后的因素.方法 回顾性队列研究.选择2008 年 1 月至2021 年 12 月住院手术的符合纳入和排除标准的单眼先天性白内障患儿,收集患儿的基线资料、手术资料和随访资料.利用随机森林算法分析影响末次随访时最佳矫正视力(BCVA)的因素,将末次随访时BCVA(logMAR)视为因变量,对因变量与自变量的关系采取两种方式拟合,模型一是将因变量视为连续性变量进行随机森林回归;模型二是将因变量视为二分类变量进行随机森林分类.选取平均准确度下降、平均基尼下降前五位的变量为重要性较高的变量.利用偏依赖关系图分析这些因素对术后视力影响的规律.结果 28 例患儿纳入本研究,接受白内障摘除手术的中位年龄 19.0(4.8~39.3)月龄,IOL植入的中位年龄35.5(30.0~44.0)月龄,白内障摘除联合一期IOL植入年龄中位数 36.0(23.0~47.0)月龄;单纯白内障摘除手术的中位年龄 5.0(3.5~15.0)月龄;二期IOL植入中位年龄35.0(33.0~42.0)月龄.斜视 10(35.7%)例、眼球震颤 1(3.6%)例;中位随访时间58.5(36.0~77.0)个月,中位末次最佳矫正视力 1.1(0.5~2.0)logMAR,末次随访时有斜视 19(67.9%)例.根据两个模型的变量重要性排序,综合筛选出现频次最高的三个变量分别为白内障摘

作者:张泸宁;赵超;何梦梅;吴桐;郝壮;郑超;马济远;周健

来源:临床眼科杂志 2023 年 31卷 2期

知识库介绍

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作者:
张泸宁;赵超;何梦梅;吴桐;郝壮;郑超;马济远;周健
来源:
临床眼科杂志 2023 年 31卷 2期
标签:
单眼 先天性白内障 最佳校正视力 随机森林 远期预后 影响因素
目的 基于随机森林的算法探索影响单眼先天性白内障术后长期视力预后的因素.方法 回顾性队列研究.选择2008 年 1 月至2021 年 12 月住院手术的符合纳入和排除标准的单眼先天性白内障患儿,收集患儿的基线资料、手术资料和随访资料.利用随机森林算法分析影响末次随访时最佳矫正视力(BCVA)的因素,将末次随访时BCVA(logMAR)视为因变量,对因变量与自变量的关系采取两种方式拟合,模型一是将因变量视为连续性变量进行随机森林回归;模型二是将因变量视为二分类变量进行随机森林分类.选取平均准确度下降、平均基尼下降前五位的变量为重要性较高的变量.利用偏依赖关系图分析这些因素对术后视力影响的规律.结果 28 例患儿纳入本研究,接受白内障摘除手术的中位年龄 19.0(4.8~39.3)月龄,IOL植入的中位年龄35.5(30.0~44.0)月龄,白内障摘除联合一期IOL植入年龄中位数 36.0(23.0~47.0)月龄;单纯白内障摘除手术的中位年龄 5.0(3.5~15.0)月龄;二期IOL植入中位年龄35.0(33.0~42.0)月龄.斜视 10(35.7%)例、眼球震颤 1(3.6%)例;中位随访时间58.5(36.0~77.0)个月,中位末次最佳矫正视力 1.1(0.5~2.0)logMAR,末次随访时有斜视 19(67.9%)例.根据两个模型的变量重要性排序,综合筛选出现频次最高的三个变量分别为白内障摘