检索结果-南通市图书馆

中华疾病控制杂志 2025年第1期29卷 82-88页

作者：张书迎许珊谭艳芳凌可欣李元刘相佟首都医科大学公共卫生学院北京100069 临床流行病学北京市重点实验室北京100069

目的基于LASSO回归和随机森林算法分析心血管代谢性共病(cardiometabolic multimorbidity,CMM)的危险因素,为临床决策提供依据。方法基于中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)2011―2020年随访14 358名≥45岁人群的数据,通过LASSO回归和随机森林的特征重要性评估进行变量筛选后,将研究对象按8∶2的比例随机分为训练集和测试集,利用合成少数样本过采样方法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)将训练集调整为平衡数据集,应用随机森林算法构建疾病预测模型,应用网格搜索和5折交叉验证优化预测模型。采用敏感性分析保证模型的稳健性。结果该预测模型的准确率达到99.46%,召回率达到69.03%,F1得分为0.82,平均曲线下面积为0.93,敏感性分析显示,模型具有良好稳健性。性别、年龄、腰围、职业、教育程度、空腹血糖、不良行为生活方式、基线自报疾病、风速、使用不清洁能源等可作为CMM的发病预测因素(均P<0.05)。结论本研究成功构建了CMM的预测模型,发现多种危险因素与CMM发生相关,为临床医生在CMM高危群体中实施早期干预提供科学依据。

关键词：心血管代谢性共病 LASSO回归随机森林算法合成少数样本过采样方法

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