梯度提升机模型在非静脉曲张上消化道出血后再出血中的预测价值

摘要：

目的:探讨梯度提升机(GBM)模型在预测非静脉曲张上消化道出血(NVUDB)患者再出血中的临床价值.方法:回顾性分析2020年10月至2021年12月本院收治的258例NVUDB患者的临床资料,并按照7:3比例将数据集随机分为训练集和验证集,分别用于构建GBM模型和验证模型的可靠性.采用受试者工作特征(ROC)曲线分析评价模型性能,校准曲线评估模型预测概率与样本概率之间的一致性,决策曲线评估该模型的临床实用性.结果:NVUDB患者再出血发生率为20.9％.GBM算法模型中重要特征得分前5项为Rockall评分、入院时休克、D-二聚体水平、白蛋白水平、红细胞分布宽度.训练集曲线下面积为0.985(95％CI:0.971～0.998),验证集为0.873(95％CI:0.785～0.960).训练集的预测准确率为92.2％,验证集的预测准确率为83.3％.校准曲线显示GBM模型预测值与实际观测值之间具有良好的一致性,模型能够较好地预测实际概率.临床决策曲线分析结果展示了模型具有良好的临床表现能力.结论:基于GBM算法模型可以较好地预测NVUDB患者再出血的风险因素,且具有较高的临床有效性.

关键词：机器学习、梯度提升机模型、非静脉曲张上消化道出血、再出血、决策曲线

所属期刊栏目：40

分类号：R573.2(消化系及腹部疾病)

资助基金：广西壮族自治区卫生健康委员会自筹经费科研课题资助项目No.Z20200077

在线出版日期：2023-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1334-1341