基于随机森林模型的大疱性类天疱疮患者预后因素分析

摘要：

目的:应用随机森林模型和Logistic回归模型,分析大疱性类天疱疮患者预后的影响因素,为治疗和预后判断提供依据.方法:以 2015 年 1 月至 2021 年 4 月山西医科大学第一医院皮肤科住院部诊断的大疱性类天疱疮患者为研究对象,构建随机森林和Logistic回归模型,分析大疱性类天疱疮患者预后的影响因素,并比较 2 种模型的预测效能.结果:随机森林模型结果显示,影响预后因素重要性的排序前五位分别是年龄、是否累及黏膜、是否合并神经系统疾病、血钙、是否伴有局部皮肤感染.Logistic回归模型显示高龄、血钙水平降低、合并神经系统疾病是BP患者预后不良的危险因素,病变累及黏膜的患者 1 年内死亡率更低.Logistic回归模型训练集和测试集的差异与随机森林模型相比较小,模型稳定性更好.两种模型并集后训练集准确率、灵敏度、特异度均为 100％.测试集准确率均高于两模型单独预测.结论:年龄、是否累及黏膜、是否合并神经系统疾病、血钙、是否伴有局部皮肤感染是影响大疱性类天疱疮患者预后较为重要的因素.随机森林和Logistic回归两个模型取并集共同预测大疱性类天疱疮患者的预后更具实践意义.

关键词：大疱性类天疱疮、预后、Logistic回归、随机森林

所属期刊栏目：39

分类号：R735.7;R473.73;R651.1

在线出版日期：2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：338-343