某医院体检人群糖尿病预测模型研究

• 作者: 倪娜娜 刘宝花 张莎 张超彦 李伟 白江梁 胡升星
• 来源期刊: 实用预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 糖尿病 体检 logistic回归 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 方法研究
• 页码范围: 116-119
• 页数: 4页
• 分类号: R587.1
• 字数: 3181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2018.01.035

摘要

目的 探讨logistic回归和随机森林在体检人群糖尿病患病风险预测中的应用. 方法 选择2006年1月-2015年12月在北京航天总医院体检中心参加体检的非糖尿病者11 769例次,随机选取70％样本,以性别、年龄、BMI、吸烟史、饮酒史、高血压既往史、高血压家族史、糖尿病家族史、收缩压、舒张压、空腹血糖、总胆固醇、甘油三酯、脂肪肝等14个因素作为自变量,以5年内是否罹患糖尿病作为因变量,基于logistic回归和随机森林分别建立糖尿病预测模型.将预测模型应用于剩余30％样本,根据所得受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果. 结果 Logistic回归预测模型和随机森林预测模型的AUC分别为0.912(95％CI:0.898～ 0.927)和0.919(95％CI:0.906～0.932),在最佳临界点,Logistic回归预测模型的灵敏度和特异度分别为80.8％和87.3％,随机森林预测模型的灵敏度和特异度分别为84.1％和85.3％. 结论 Logistic回归预测模型和随机森林预测模型对体检人群的糖尿病患病风险均具有良好的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宝花	北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系	75	671	14.0	22.0
2	张莎	北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系	13	60	5.0	7.0
3	张超彦	北京航天总医院职业病防治中心	12	33	4.0	5.0
4	倪娜娜	北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系	11	79	5.0	8.0
5	李伟	北京航天总医院职业病防治中心	5	107	4.0	5.0
6	白江梁	北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系	6	28	3.0	5.0
7	胡升星	北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系	9	34	4.0	5.0