【摘 要】
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2型糖尿病肾脏疾病患病人数较多且后期死亡率较高,早期临床症状不明显,发病机制不明确,目前临床上主要依靠病史、检查检验等指标进行推断性诊断。肾穿刺活检虽然是确诊DKD的金标准,但存在有创且费用较高、患者接受程度不高、无法对早期DKD进行有效诊断的缺点。本研究通过临床上易获取的检验和人口学指标,探讨Logistic回归模型、RF模型、极端梯度提升（XGBoost）模型在2型糖尿病肾脏疾病个体风险评估中
【基金项目】
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重庆市科委科技创新项目-医疗健康大数据集成与决策关键技术研究与应用（cstc2019jscx-msxmX0262）；
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2型糖尿病肾脏疾病患病人数较多且后期死亡率较高,早期临床症状不明显,发病机制不明确,目前临床上主要依靠病史、检查检验等指标进行推断性诊断。肾穿刺活检虽然是确诊DKD的金标准,但存在有创且费用较高、患者接受程度不高、无法对早期DKD进行有效诊断的缺点。本研究通过临床上易获取的检验和人口学指标,探讨Logistic回归模型、RF模型、极端梯度提升（XGBoost）模型在2型糖尿病肾脏疾病个体风险评估中的应用,为2型糖尿病肾脏疾病提供一种有价值的计算机辅助诊断方法,并挖掘出潜在的影响因素。通过收集某医科大学医学数据研究院自2014年1月到2020年5月内分泌科（肾内科）住院患者的56项临床资料,进行单因素分析和Lasso回归进行降维处理,减少变量间的相互影响,采用R 4.0.2分别应用Logistic回归、RF、XGBoost建立2型糖尿病肾脏疾病分类模型,并对比三种模型的诊断性能。结果共纳入1768例2型糖尿病和1856例2型糖尿病肾脏疾病数据进行模型分析。单因素分析和Lasso回归后显示25项指标有意义,将其纳入Logistic回归分类模型、RF模型和XGBoost模型。其分类准确率分别为0.754、0.828和0.838;AUC分别为0.831、0.894和0.909。XGBoost各方面性能都要优于LR和RF,表现最优异。本研究通过统计学和机器学习算法进行2型糖尿病肾脏疾病的研究,筛选出与2型糖尿病肾脏疾病早期诊断相关的临床指标,为后续临床研究提供了思路,建立的XGBoost预测模型对2型糖尿病肾脏疾病有较好的临床辅助功能,有待进一步通过临床检验。
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