基于机器学习算法的2型糖尿病患者3个月血糖预测

作者：覃伟; 高敏; 沈莹; 史宇晖; 吴涛; 赵艾; 孙昕霙

来源：中华疾病控制杂志, 2019, (11): 1313-1317.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.11.003

• 2型糖尿病
• 分类预测
• 随机森林算法
• Logistic回归算法 Diabetes mellitus type 2
• Classification prediction
• Random forest algorithm
• Logistic regression algorithm

目的评价Logistic回归算法和随机森林算法对2型糖尿病患者3个月后血糖控制情况的预测效果,并探究血糖控制的影响因素。方法收集顺义、通州区2型糖尿病患者的基线调查和随访信息,以患者3个月后糖化血红蛋白是否大于6.5%作为结局分类变量,使用随机森林算法和Logistic算法建立预测模型,通过受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)、灵敏度等指标比较预测效果。结果患者血糖控制效果的影响因素有基线空腹血糖(P<0.001)、病程(P<0.001)、吸烟(P=0.026)、静态活动时间(P=0.006)、体重指数(超重P=0.002,肥胖P=0.011)、手环使用...

• 单位
  北京大学