نموذج توقع الشبكة العصبية الاصطناعية لخطر ارتفاع حمض اليوريك مع دمج عوامل خطر غذائية في دراسة على البالغين الصينيين

خلفية: ثبت أن خطر ارتفاع حمض اليوريك (HU) مرتبط بشكل كبير بالعوامل الغذائية. ومع ذلك، هناك أدلة نادرة على نماذج التوقع التي تشمل العوامل الغذائية لتقدير خطر HU. الهدف: كان هدف هذه الدراسة هو تطوير نموذج توقع لتقدير خطر HU لدى البالغين الصينيين بناءً على المعلومات الغذائية. التصميم: = 496) بنسبة 2:1. قمنا بتطوير نموذج التوقع في ثلاث مراحل. أولاً، استخدمنا نموذج الانحدار اللوجستي (LRM) استنادًا إلى مجموعة التدريب لاختيار مجموعة من عوامل الخطر الغذائية المرتبطة بخطر HU. ثم تم استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) لبناء نموذج التوقع باستخدام مجموعة التدريب. أخيرًا، استخدمنا تحليل منحنى الخصائص التشغيلية المستقبلة (ROC) لتقييم دقة نموذج التوقع باستخدام مجموعات التدريب والتحقق. النتائج: في مجموعة التدريب، كان متوسط ​​عمر المشاركين المصابين وغير المصابين بـ HU هو 39.3 (الانحراف المعياري SD: 9.65) و 38.2 (SD: 9.38) عامًا، على التوالي. تألف المرضى الذين يعانون من HU من 101 ذكراً (77.7%) و 29 أنثى (22.3%). وجد LRM أن تكرار الطعام (الخضروات نسبة الأرجحية (OR) = 0.73، اللحم 0.72، البيض 0.80، زيت النبات 0.78، الشاي 0.51، عادات الأكل (الإفطار OR = 1.28)، ونمط الطهي المالح (OR = 1.33) كانت مرتبطة بخطر HU. في تحليل ANN، اخترنا نموذج الشبكة العصبية مع انتشار خلفي ذو ثلاث طبقات (BPNN) مع 14 و 3 و 1 neuron في طبقات الإدخال، المخفية، والإخراج، على التوالي، كنموذج التوقع الأفضل. كانت المناطق تحت منحنى ROC لمجموعات التدريب والتحقق هي 0.827 و 0.814، على التوالي. سيحدث HU عندما تكون احتمالية الحدوث أكبر من 0.128. تشير مؤشرات الدقة والحساسية والخصوصية ومؤشر يودن إلى أن نموذج ANN في دراستنا ناجح وقيم. الاستنتاجات: تشير هذه الدراسة إلى أن نموذج ANN يمكن استخدامه للتنبؤ بخطر HU لدى البالغين الصينيين. هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات المستقبلية لتحسين الدقة وتعميق استخدام النموذج.