基于随机森林算法的老年2型糖尿病患者低血糖预测模型构建

摘要：

目的:构建老年2型糖尿病患者低血糖随机森林预测模型，并进行内外部验证评价模型预测效果评价。方法:于2022年8月至2023年1月，选取北京医院的300例老年2型糖尿病患者为研究对象，收集患者人口学特征、病史、实验室检查指标等资料，将数据集以7∶3随机划分为训练集和验证集，基于随机森林算法构建并优化老年2型糖尿病患者低血糖预测模型。使用校准曲线判断模型校准度，使用ROC曲线评价模型区分度，通过决策曲线分析评估模型临床适用性，通过变量预测贡献排序探究老年2型糖尿病患者低血糖的风险因素。使用Bootstrap法进行内部验证，使用验证集进行外部验证。结果:300例老年2型糖尿病患者中，1周内发生低血糖患者128例（42.67%）。模型中风险因素预测贡献排序依次为：1个月内低血糖发生次数、高密度脂蛋白、心脏病、糖尿病知识教育、联合用药、年龄、糖尿病病程、限制主食摄入、糖化血红蛋白和性别。患者低血糖随机森林模型内外部验证校准曲线均围绕对角线波动，表示预测模型校准度良好；内部验证受试者工作特征曲线下面积为0.823（95%
CI 0.752~0.894），灵敏度和特异度分别为0.867和0.698，外部验证受试者工作特征曲线下面积为0.859（95%
CI 0.817~0.902），灵敏度、特异度分别为0.789和0.804，显示预测模型整体区分度较好；决策分析曲线均远离全阳线及全阴线，说明该预测模型具有较好的临床适用性。
结论:本模型预测效果良好，适用于预测老年2型糖尿病患者低血糖的发生风险，可为早期对该类患者采取低血糖筛查和预见性干预措施提供参考。

关键词：糖尿病，2型、老年人、低血糖、预测模型、随机森林

所属期刊栏目：39

在线出版日期：2024-01-30（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：1829-1835