XGBoost模型对Stanford B型急性主动脉夹层患者术后死亡的预测分析

• 作者: 张思源 吴兴建 尚中忍 朱荣家 焦健宇 雷连广
• 来源期刊: 国际外科学杂志
• 关键词: 急性主动脉夹层 Stanford B型 XGBoost模型 预测 术后死亡
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 626-634,F4
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn115396-20210118-00026

摘要

目的:基于XGBoost模型探讨影响Stanford B型急性主动脉夹层(AAD)患者术后死亡的危险因素。方法:回顾性选取2012年2月—2019年6月于云南省文山州人民医院住院诊断的Stanford B型AAD患者226例为研究对象，其中男性126例，女性100例，平均年龄为(61.24±4.25)岁；根据患者出院时结局分为存活组( n＝129)和死亡组( n＝97)，其中自动放弃治疗并离院者视为死亡组，若在研究期间患者多次入住云南省文山州人民医院，仅选取首次诊断为Stanford B型AAD的临床数据进行研究。收集受试对象的临床资料、血液学指标等，使用XGBoost模型预测Stanford B型AAD患者术后死亡的快速诊断，并与传统的Logistic回归模型进行比较。 结果:XGBoost模型中，按照重要度对各影响因素进行排序，排名前6位的分别是：高血压、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、C反应蛋白(CRP)、白细胞计数(WBC)、D-二聚体、心率，其中高血压和NLR对Stanford B型AAD患者术后死亡的影响最大。使用受试者操作特征曲线对这2个模型预测效能进行比较发现，在训练集中，XGBoost模型的预测效能显著强于Logistic回归模型，而在验证集中，两者效能相当。2种方法构建的预测模型中最终都纳入了高血压、NLR、CRP、WBC、D-二聚体、心率、收缩压、舒张压、手术治疗等自变量。结论:XGBoost模型可用于对Stanford B型AAD患者术后死亡的预测分析，其诊断性能在训练集中优于Logistic回归模型，在验证集中与后者相当。高血压和NLR是预测Stanford B型AAD患者术后死亡最重要的因素。