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探讨基于机器学习模型对青年高血压并发焦虑情绪的预测价值
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作者 肖海燕 杨克平 《现代医学与健康研究电子杂志》 2024年第10期119-124,共6页
目的 利用机器学习模型预测青年高血压患者并发焦虑情绪的风险,评价机器学习模型对其的预测价值。方法 回顾性分析常德市第一中医医院2021年12月至2023年6月期间收治的679名青年高血压患者的临床资料,根据患者是否存在焦虑状态,分为无... 目的 利用机器学习模型预测青年高血压患者并发焦虑情绪的风险,评价机器学习模型对其的预测价值。方法 回顾性分析常德市第一中医医院2021年12月至2023年6月期间收治的679名青年高血压患者的临床资料,根据患者是否存在焦虑状态,分为无焦虑状态组(464例)、有焦虑状态组(215例),统计两组患者基线资料与实验室指标,进行单因素和多因素Logistic回归分析筛选出青年高血压患者并发焦虑状态的影响因素;另将所有患者依据7∶3比例随机分为训练集(475例)和测试集(204例),在训练集中运用机器学习算法构建支持向量机(SVM)、K邻近(KNN)、分类决策树(Decision Tree)、随机森林(RF)、极端随机树(Extra Trees)、极限梯度提升(XGBoost)、机器学习算法(LightGBM)预测模型,使用测试集对预测模型进行内部验证;绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型对青年高血压患者并发焦虑状态的预测效能。结果 679例青年高血压患者中,215例患者(31.66%)存在焦虑状态。单因素分析结果显示,与无焦虑状态组比,有焦虑状态组患者年龄较大,吸烟、饮酒、有睡眠障碍、有高血压病家族史、有冠心病病史、有糖尿病病史、有高血脂病史、有脑梗死病史、有脑出血病史患者占比,汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分,糖化血红蛋白、高密度脂蛋白、三酰甘油、天冬氨酸氨基转移酶、丙氨酸氨基转移酶、肌酐、同型半胱氨酸水平,左心房内径均较高;淋巴细胞计数、血红蛋白、左心室射血分数(LVEF)水平均较低;高血压病程较长(均P<0.05或P<0.001)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄大、有吸烟史、有饮酒史、有睡眠障碍、高血压病程长、有高血压病家族史、有糖尿病病史、有高血脂病史、有脑梗死病史、有脑出血病史、淋巴细胞计数下降、糖化血红蛋白升高、三酰甘油升高、天冬氨酸氨基转移酶升高、丙氨酸氨 展开更多
关键词 机器学习模型 青年高血压 焦虑状态 预测模型
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