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目的:应用分类树方法构建糖尿病肾脏疾病(DKD)发病风险模型,并评价其应用价值。方法:选择2017年2月至2020年8月在南京中医院确诊的285例糖尿病患者,其中DKD患者76例(DKD组)、单纯糖尿病患者209例(对照组),比较两组患者临床资料与DKD之间的相关性,采用单因素、多因素Logistic回归方法分析DKD的相关影响因素。采用卡方自动交互检测分类树算法建立DKD发病风险的预测模型;采用收益图、索引图、错分概率评价模型的应用价值。结果:DKD发病风险的分类树模型包括3层,共8个结点;共筛选出糖尿病病程、体质量指数、收缩血压、糖化血红蛋白(HbAlc)4个解释变量,其中最重要的预测因素为HbAlc。模型的错分概率为0.149,模型的拟合效果较好。结论:分类树模型不仅能有效预测DKD的发病风险,还可以分析变量间的交互作用。控制长期糖尿病患者的体重、血糖和血压将有助于防控DKD的发生风险。

作者:季红娟;林娟

来源:中华肾病研究电子杂志 2021 年 10卷 5期

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作者:
季红娟;林娟
来源:
中华肾病研究电子杂志 2021 年 10卷 5期
标签:
糖尿病肾脏疾病 风险因素 分类树 预测模型
目的:应用分类树方法构建糖尿病肾脏疾病(DKD)发病风险模型,并评价其应用价值。方法:选择2017年2月至2020年8月在南京中医院确诊的285例糖尿病患者,其中DKD患者76例(DKD组)、单纯糖尿病患者209例(对照组),比较两组患者临床资料与DKD之间的相关性,采用单因素、多因素Logistic回归方法分析DKD的相关影响因素。采用卡方自动交互检测分类树算法建立DKD发病风险的预测模型;采用收益图、索引图、错分概率评价模型的应用价值。结果:DKD发病风险的分类树模型包括3层,共8个结点;共筛选出糖尿病病程、体质量指数、收缩血压、糖化血红蛋白(HbAlc)4个解释变量,其中最重要的预测因素为HbAlc。模型的错分概率为0.149,模型的拟合效果较好。结论:分类树模型不仅能有效预测DKD的发病风险,还可以分析变量间的交互作用。控制长期糖尿病患者的体重、血糖和血压将有助于防控DKD的发生风险。