颈动脉粥样硬化患者伴脑动脉血管壁钙化相关因素分析
郑存玲
郭洪
赵宝帅
毛建辉
053000 衡水市人民医院神经外科
摘要：目的 应用随机森林模型和logistic回归模型,分析颈动脉粥样硬化(carotid atherosclerosis,CAS)患者伴脑动脉血管壁钙化的危险因素.方法 回顾性选取2021年8月至2024年2月衡水市人民医院神经外科收治的CAS患者180例,根据7:3的比例分为训练集126例和测试集54例,训练集根据脑动脉血管壁钙化CT血管造影检查结果分为伴钙化组42例和无钙化组84例.比较2组一般临床资料,筛选出有统计学差异的变量进入随机森林模型和logistic回归模型,分析CAS患者伴脑动脉血管壁钙化的危险因素.ROC曲线分析2种模型的预测效能.结果 随机森林算法结果显示,影响CAS患者伴脑动脉血管壁钙化的风险因素排名前5位的因素依次是高血压、糖尿病、低密度脂蛋白胆固醇、年龄、同型半胱氨酸.多因素Logistic回归分析模型显示,年龄、高血压、糖尿病、低密度脂蛋白胆固醇、同型半胱氨酸是CAS患者伴脑动脉血管壁钙化的危险因素(OR=1.039,95％CI:1.009～1.075;OR=1.006,95％CI:1.001～1.023;OR=2.053,95％CI:1.341～3.172;OR=1.687,95％CI:1.116～3.304;OR=1.149,95％CI:1.007～1.291).随机森林模型预测指标优于logistic回归分析模型,但训练集和测试集的差异较logistic回归分析模型更大,logistic回归分析模型稳定性更好,联合模型的预测效能优于单独预测.结论 随机森林模型预测效能高,logistic回归模型稳定,联合模型预测价值更高.
关键词：动脉粥样硬化血管钙化危险因素随机森林模型logistic模型
资助基金：河北省医学科学研究课题项目(20242042)
论文发表日期：2024-10-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1205-1209 )
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