10.12259/j.issn.2095-610X.S20230916
决策树及Logistic回归模型在活动性肺结核预测中的应用
目的 采用决策树模型与Logistic回归模型分析活动性肺结核(active tuberculosis,ATB)的危险因素,为ATB的预防控制提供参考依据.方法 实验组为2021年3月至2023年3月昆明市第三人民医院收治的200例活动性肺结核患者,对照组为同期200例健康体检者,建立Logistic回归和决策树ATB风险预测模型,并在是否基于Logistic回归结果条件下建立决策树分析模型(决策树1和决策树2),用受试者工作曲线评价3种模型的预测效果.结果 Logistic回归结果显示AAT、IL-4、IL-6、IL-17、IFN-γ是发生ATB的危险因素,CD+4为保护因素,决策树1分析结果显示CRP为根节点,其后分别以IL-1、IL-6、CD+4、IL-17、AGP、IFN-γ作为子节点,决策树2分析结果显示IL-6作为根节点,其后是AAT、IL-4、IL-17作为子节点.建立的风险预测模型显示,Logistic回归的AUC为0.887,决策树模型的AUC分别为0.900(决策树1)和0.857(决策树2).3组模型的AUC比较结果显示,决策树1的AUC优于决策树2(95％CI:0.0019～0.0841,P＜0.05),但与Logistic回归模型比较,差异无统计学意义(95％CI:0.0265～0.0522,P=0.526).结论 Logistic模型和决策树1模型在预测ATB危险因素时均有一定的应用价值,建议将2种模型结合使用,以便更好地为ATB的防治提供参考价值.
活动性肺结核、危险因素、逻辑回归、决策树模型
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R33(人体生理学)
昆明市卫生科研基金资助项目;昆明市卫生科研基金资助项目;昆明市卫生科技人才培养十百千工程基金资助项目
2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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