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Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变效能的比较
文献摘要：
目的 比较Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变(DPN)的效能.方法 纳入2199例DPN患者作为病例组,2610例健康体检者作为对照组.收集19个实验室指标,包括超敏C反应蛋白、糖化血红蛋白、LDL、HDL、三酰甘油、总胆固醇、总胆红素、总蛋白、白蛋白、ALT、AST、碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转肽酶、尿素、尿酸、血红蛋白、钙、钾、钠.使用SPSS 22.0软件构建诊断DPN的多因素Logistic回归模型,使用R 3.6.0软件构建诊断DPN的随机森林模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价两种模型的诊断性能.结果 Logistic回归模型和随机森林模型诊断DPN的正确率分别为81.4％、96.7％,灵敏度分别为72.5％、98.3％,特异度分别为89.2％、95.2％,ROC曲线下面积分别为0.882、0.963.结论 随机森林模型对DPN的诊断效能优于Logistic回归模型,同时随机森林模型分析结果给出了各个变量指标的重要性评分,可为DPN的早期诊断提供重要的依据.
文献关键词：
糖尿病周围神经病变;Logistic回归模型;随机森林模型;诊断效能
中图分类号：
作者姓名：
桑祎莹;黄仕鑫;易静;曾庆
作者机构：
重庆市卫生健康统计信息中心统计与政策研究部,重庆市 401120;重庆市渝北区人民医院,重庆市 401120;重庆医科大学公共与卫生管理学院,重庆市 401120
文献出处：
引用格式：
[1]桑祎莹;黄仕鑫;易静;曾庆-.Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变效能的比较)[J].广西医学,2022(05):511-515
A类：
B类：
随机森林模型,糖尿病周围神经病变,变效,DPN,健康体检者,实验室指标,超敏,糖化血红蛋白,LDL,HDL,三酰甘油,总胆固醇,总胆红素,总蛋白,ALT,AST,碱性磷酸酶,谷氨酰转肽酶,尿酸,软件构建,受试者工作特征,诊断性,诊断效能,重要性评分
AB值：
0.19016
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