贝叶斯累加回归树模型在高血压药物个性化疗效评价中的应用

摘要：

目的 以高血压合并糖尿病人群为例,应用贝叶斯累加回归树(Bayesian additive re-gression tree,BART)模型评价卡托普利及其联合尼群地平用药对血压控制的个性化疗效,并识别高收益患者亚组特征.方法 纳入2011年1月至2015年7月山东省胶南市"全人群高血压、糖尿病综合防治项目"中的高血压合并糖尿病患者,按不同用药方式分为三组,采用倾向性得分随机化匹配形成可比样本后,建立BART模型探索用药的个性化疗效.结果 在单用卡托普利与不用药、联合用药与不用药,联合用药与单用卡托普利三组对比中,三组模型曲线下面积(area under curre,AUG)及其95％ CI分别为0.710(0.686～0.734)、0.796(0.754～0.838)、0.768 (0.725～0.812).对于大多数患者,联合用药效果优于单用卡托普利和不用药,其中,相比不用药者,SBP较低且有良好运动习惯是单用卡托普利和联合用药疗效更佳者的共同特征.结论 构建的BART模型用于预测高血压合并糖尿病患者的高血压药物个性化疗效效果良好,并且能够用于总结高收益亚组特征,为精准医疗在高血压治疗中的实践提供依据.

关键词：贝叶斯累加回归树、高血压、卡托普利、精准医疗

所属期刊栏目：25

分类号：R181.2(流行病学与防疫)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;山东省自然科学基金

在线出版日期：2021-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：637-643