基于LASSO回归的骨质疏松肾阳虚状态辨识模型研究

摘要：

目的:构建骨质疏松患者的肾阳虚状态辨识模型,为辅助中医临床辨证分型提供参考.方法:共纳入993例骨质疏松患者.基于患者一般情况、病因病机、临床症状和体征,通过套索(LASSO)回归筛选肾阳虚状态相关的主要特征;以Logistic回归进一步建立预测模型,生成风险评分工具.结果:LASSO回归筛选出10个对肾阳虚状态具有诊断和鉴别价值的辨识要素,包括年老体衰、口干、心烦、畏寒、肢冷、手足心热、大便溏、小便清、夜尿频多和舌红.Logistic回归模型曲线下面积(AUC)在训练集为0.919,测试集为0.925,校准度统计学检验无显著性.根据回归系数构建的风险评分工具在训练集和测试集的AUC均在0.90以上,以1分为风险截断值,灵敏度、特异度均在0.80以上.结论:联合LASSO变量选择与Logistic回归构建的模型可识别骨质疏松肾阳虚状态,风险评分有望辅助肾阳虚状态的辨识.

关键词：骨质疏松、肾阳虚、LASSO回归、状态辨识模型、风险评分工具

所属期刊栏目：37

分类号：R5;R473.6;R681

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-11-02（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：5928-5933