نموذج نموجرافي للتنبؤ بخطر اعتلال كلى السكري

الملخص الهدف: استخدام التعلم الآلي لبناء نموذج تنبؤ بخطر مرض الكلى السكري (DKD) في السكان الأمريكيين المصابين بالسكري وتقييم تأثيره. الأساليب: أولاً، تم الحصول على مجموعة بيانات من خمس دورات من 2009 إلى 2018 من قاعدة بيانات المسح الوطني للصحة والتغذية (NHANES)، وتم وزنها ثم توحيدها (مع مجموعة الدراسة في الولايات المتحدة)، وتم معالجة البيانات وتجميعها عشوائياً باستخدام برنامج R. بعد ذلك، تم إجراء اختيار المتغيرات لمرضى DKD باستخدام الانحدار اللزج، والانحدار التكراري الخطوات خطوة بخطوة، وطرق الغابة العشوائية. تم بناء نموذج نموجرافي للتنبؤ بخطر DKD. أخيراً، تم تقييم أداء النموذج التنبؤي، والقيمة التنبؤية، والمعايرة، والفعالية السريرية من خلال استلام منحنيات ROC، وقيم درجات برييه، ومنحنيات المعايرة (CC)، ومنحنيات القرار (DCA). وسنقوم بتصورها. النتائج: تم اختيار 4371 مشاركًا وتم تضمينهم في هذه الدراسة. تم تقسيم المرضى عشوائياً إلى مجموعة تدريب (عددهم = 3066 شخص) ومجموعة تحقيق (عددهم = 1305 شخص) بنسبة 7:3؛ باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ورسم مخططات فين، تم تحديد خمسة متغيرات ترتبط بشكل كبير بخطر DKD، وهي: العمر، Hba1c، ALB، Scr، وTP؛ المساحة تحت منحنى ROC (AUC) لمؤشر تقييم مجموعة التدريب لهذا النموذج هي 0.735، ونسبة الفائدة الصافية لـ DCA هي 2% -90%، ودرجة برييه هي 0.172؛ المساحة تحت منحنى ROC لمجموعة التحقق (AUC) هي 0.717، وتظهر منحنى DCA معدل فائدة صافي جيد. درجة برييه هي 0.177، ونتائج منحنى المعايرة لمجموعة التحقق ومجموعة التدريب متسقة تقريبًا. الاستنتاج: النموذج المرسوم لخطر DKD المبنى في هذه الدراسة له أداء تنبؤي جيد، مما يساعد في تقييم خطر DKD في أقرب وقت ممكن في الممارسة السريرية وصياغة التدابير ذات الصلة للتدخل والعلاج. يمكن استخدام النتيجة المرئية من قبل الأطباء أو الأفراد لتقدير احتمال خطر DKD، كمرجع لمساعدة في اتخاذ قرارات علاج أفضل.