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基于随机森林算法的颈椎骨折患者尿路感染预测模型构建及效能评价 |
王娜 李佩芳 刘欣 王立群 宁宁 陈佳丽 |
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摘要 目的 基于随机森林(RF)算法构建颈椎骨折患者尿路感染的预测模型并评价其预测效能。方法 采用回顾性队列研究分析2020 年10 月至2025 年2 月四川大学华西医院收治的400例颈椎骨折患者的临床资料,其中男311例,女89例;年龄12~87岁[(48.5±14.8)岁]。根据住院期间是否发生尿路感染,将患者分为尿路感染组(57例)和尿路正常组(343例)。记录2组住院期间一般资料、疾病相关资料和血清学实验室指标等信息。通过单因素分析和Lasso回归分析确定颈椎骨折患者尿路感染变量。采用Bootstrap 法抽样500 次,按7∶3 的比例将数据随机拆分为训练集(281例)和测试集(119例)。在训练集中构建颈椎骨折患者尿路感染的RF预测模型,并计算模型变量的重要性。将构建的RF预测模型在测试集中进行验证,计算预测准确率、灵敏度、特异度和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)来评价其预测效能。结果 单因素分析结果显示,年龄、体质量指数(BMI)、住院时长、合并肝功能损害、合并前列腺增生、留置导尿、留置导尿时长、使用免疫抑制剂、骨折部位、伴颈脊髓损伤、Frankel分级、受伤至手术时间、红细胞计数(RBC)、血红蛋白(Hb)、白细胞计数(WBC)、白蛋白(Alb)、球蛋白(GLO)、血尿素氮(BUN)、C‑反应蛋白(CRP)与颈椎骨折患者尿路感染相关(P<0.05)。Lasso回归分析共筛选出年龄、住院时长、合并肝功能损害、合并前列腺增生、留置导尿、留置导尿时长、Frankel分级、受伤至手术时间及RBC 9个变量。基于以上9个变量,应用RF算法构建颈椎骨折患者尿路感染预测模型,根据各因素在RF预测模型中的Gini系数平均下降量得到前6 位重要变量,依次为留置导尿时长、住院时长、RBC、年龄、受伤至手术时间和Frankel 分级。在测试集中,模型预测准确率为87.4%,灵敏度为88.2%,特异度为82.4%,AUC为0.89(95%CI 0.80,0.93)。结论 以留置导尿管时长、住院时长、RBC、年龄、受伤至手术时间、Frankel分级、合并肝功能损害、合并前列腺增生和留置导尿管9个预测因子构建的颈椎骨折患者尿路感染的RF 预测模型,排名前6 位的变量对尿路感染风险影响较大;该模型具有良好的预测效能。
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