【摘 要】
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目的:本研究将透过收集患者资料和血液标本,通过随机森林算法构建筛查阻塞型睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome,OSAHS)模型,省去繁琐的多
【机 构】
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福建省呼吸医学中心; 福建医科大学附属第二医院呼吸与危重症医学科; 福建医科大学附属第二医院临床分子诊治研发中心;
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目的:本研究将透过收集患者资料和血液标本,通过随机森林算法构建筛查阻塞型睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome,OSAHS)模型,省去繁琐的多导睡眠监测仪检查及分析,为临床提供快速简易的OSAHS筛查。方法:随机选取OSAHS患者与正常受试者,收集其基线资料,通过卡方检验与随机森林法筛选出特异性变量,构建针对OSAHS的筛查预测模型。结果:性别、血浆同型半胱氨酸浓度、抽烟、是否存在代谢问题、是否存在心脑血管疾病等问题为重要影响因子(P<0.05),对基尼指数影响较大,通过随机森林法构建的模型可达97.2%正确率预测患者睡眠呼吸暂停低通气指数(apnea hypopnea index,AHI)的临床诊断分级。结论:藉由简单了解患者生活习惯和血同型半胱氨酸浓度,通过随机森林法构建的模型即可准确且快速筛查OSAHS。
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