随机森林模型和logistic回归模型在维持性血液透析患者动静脉内瘘失功预测中的应用效果比较

摘要

目的比较随机森林模型和logistic回归模型在维持性血液透析患者动静脉内瘘(AVF)失功预测中的应用效果。方法以2017年5月至2020年11月在温州市某中西医结合医院血液净化中心进行维持性血液透析的588名患者为研究对象,应用随机森林算法、logistic回归分析构建AVF失功模型,用受试者工作特征曲线评价2种模型的预测效能。结果随机森林模型显示老年营养风险指数、碱性磷酸酶、年龄、血小板计数、红细胞比容、钙磷乘积、C反应蛋白、凝血酶原时间、性别、甘油三酯是对AVF失功预测有重要影响的变量。随机森林预测模型的AUC为0.911(95%CI:0.857~0.964,P<0.001),logistic回归预测模型的AUC为0.755(95%CI:0.649~0.862,P<0.001)。随机森林预测模型的AUC大于logistic回归预测模型的AUC(Z=2.600,P=0.009)。多因素logistic回归分析显示年龄(OR=1.035,95%CI:1.017~1.054)、吸烟史(OR=2.543,95%CI:1.457~4.439)、糖尿病史(OR=3.194,95%CI:1.891~5.396)、较高钙磷乘积(OR=1.023,95%CI:1.007~1.039)及透析中低血压(OR=2.393,95%CI:1.064~5.379)是血透患者AVF失功发生的危险因素,营养风险指数升高(OR=0.855,95%CI:0.820~0.891)是血透患者AVF失功发生的保护因素。结论随机森林模型相较于logistic回归模型对AVF失功发生预测效果较好,但logistic回归可直观地解释结果,两者可互为补充。