基于随机生存森林算法建立和验证接受抗逆转录病毒治疗后艾滋病相关性死亡预测模型
Development and validation of prediction model for AIDS-related death after antiretroviral therapy based on random survival forest algorithm作者机构:南京江北新区公共卫生服务中心南京211500 南京中医药大学附属医院GCP中心南京210029
出 版 物:《国际流行病学传染病学杂志》 (International Journal of Epidemiology and Infectious Disease)
年 卷 期:2024年第51卷第2期
页 面:84-92页
学科分类:12[管理学] 1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 10[医学]
主 题:获得性免疫缺陷综合征 艾滋病相关性死亡 预测模型 随机生存森林 ROSE技术 抗逆转录病毒治疗
摘 要:目的建立并验证接受抗逆转录病毒治疗(antiretroviral therapy,ART)的HIV感染者或AIDS患者(persons living with HIV or AIDS,PLWHA)发生AIDS相关性死亡的预测模型。方法基于2003—2019年中国艾滋病综合防治信息系统中符合条件的PLWHA建立回顾性队列,采用随机过采样少数类(random over-sampling minority examples,ROSE)技术和随机生存森林算法建立和验证AIDS相关性死亡的预测模型,通过时间依赖Brier评分和时间依赖ROC曲线下面积对预测模型进行评价。根据训练集预测风险值的三分位数对验证集进行风险分层,通过Kaplan-Meier曲线和log-rank检验比较三组的生存率。结果本研究共纳入360例研究对象,随访时间中位数为36.72(10.62,60.69)个月,120例研究对象发生AIDS相关性死亡。根据候选预测因子的重要性,选择年龄、CD4^(+)T淋巴细胞计数、Hb和HCV感染建立预测模型1;在预测模型1的基础上,剔除变量重要性较低的HCV感染,建立预测模型2。在验证集中,两个预测模型预测1~5年AIDS相关性死亡风险的Brier评分均低于0.15,预测18~42个月AIDS相关性死亡风险的AUC均高于0.70,两者的校准度和区分度均较好。预测模型2的区分度优于预测模型1。基于预测模型2预测的风险值进行风险分层,死亡风险值2.37为低风险组,2.37~26.83为中风险组,≥26.83为高风险组,低、中和高风险组间生存率的差异有统计学意义(log-rankP0.001)。结论本研究建立的AIDS相关性死亡预测模型包含年龄、CD4^(+)T淋巴细胞计数和Hb共3个预测因子,预测1~3年AIDS相关性死亡的校准度和区分度较好,对预测PLWHA个体AIDS相关性死亡风险及早期干预有潜在价值。