一个根据血液化验结果建立的复杂性阑尾炎预测模型

摘要

目的:通过比较复杂性阑尾炎与非复杂性阑尾炎各项血液化验指标,分析复杂性阑尾炎的危险预测因素并建立预测模型。方法:记录2014年至2019年之间于青岛大学附属医院行阑尾切除术的患者,根据术后病理分为复杂性阑尾炎或非复杂性阑尾炎。采用统计分析方法比较两组间术前相关血液化验指标的差异,筛选出复杂性阑尾炎的危险因素。使用XGBoost建立模型,并使用SHAP对模型进行解释。结果:共记录阑尾切除术样本共566例,其中复杂性阑尾炎106例(复杂组),非复杂性阑尾炎460例(非复杂组)。两组比较,其中白细胞、中性粒细胞等11项指标存在显著性差异(p 0.001)。随机抽取总体样本的70%作为训练集建立模型,以其余30%的样本设为验证集带入模型,计算该模型准确率为81.2%,AUC为0.93。通过SHAP对模型进行分析可发现:复杂性阑尾炎中C反应蛋白(80.93 ±60.32比13.26 ±23.26,p 0.001)、纤维蛋白原(4.77 ±1.39比3.22 ±0.99,p 0.001)及中性粒细胞(12.11 ±4.38比7.35 ±4.68,p 0.001)明显升高,而淋巴细胞百分比明显降低(8.91 ±5.08比22.41 ±14.54,p 0.001)。结论:通过血常规、C反应蛋白及纤维蛋白原等作为指标建立预测模型,能够较好于手术前区分复杂性阑尾炎与分复杂性阑尾炎,对于根据阑尾炎严重程度采取不同的治疗方案有重要的意义。