【摘 要】
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目的:利用CRT分类树、列线图构建非酒精性脂肪性肝病（Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD）患病风险的预测模型并进行评价,旨在通过机器学习方法筛查罹患NAFLD的高危人群,为NAFLD疾病的预防、早期诊断提供依据。方法:收集2017年07月至10月期间桂林医学院附属医院体检部体检的10390例资料齐全的人群的一般资料包括姓名、性别、年龄、身高、体重、既往史、
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目的:利用CRT分类树、列线图构建非酒精性脂肪性肝病（Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD）患病风险的预测模型并进行评价,旨在通过机器学习方法筛查罹患NAFLD的高危人群,为NAFLD疾病的预防、早期诊断提供依据。方法:收集2017年07月至10月期间桂林医学院附属医院体检部体检的10390例资料齐全的人群的一般资料包括姓名、性别、年龄、身高、体重、既往史、用药史、个人史,实验室指标包括甘油三脂（TG）、总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、空腹血浆葡萄糖糖（FPG）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天门冬氨酸转氨酶（AST）、尿酸（UA）、肌酐（Cr）、尿素氮（BUN）,并计算体重指数（BMI）、甘油三脂葡萄糖指数（Ty G）、肾小球滤过率（GRF）。随机抽取70%的人群（7273例）作为训练集,30%的人群（3117例）作为验证集进行内部验证,以有无脂肪肝分为病例组和对照组,分别构建CRT分类树模型、列线图模型。绘制受试者工作特征曲线（ROC）评价模型的鉴别能力,使用决策曲线分析（DCA）及临床影响曲线（CIC）评价模型的临床实用性,使用校准曲线评价模型的准确性。结果:1、在匹配性别、年龄后的人群中,与对照组（2148例）比较,病例组（2148例）的BMI、SBP、DBP、FPG、TG、TC、LDL-C、Ty G、ALT、AST、UA水平升高,而HDL-C水平降低,差异有统计学意义（P＜0.05）;2、训练集与验证集的年龄、FPG、TC、LDL-C、HDL-C、Ty G、BUN、Cr、UA、GRF差异无统计学意义（P＞0.05）;3、CRT分类树模型结果提示BMI、Ty G、ALT、FPG、年龄、UA与NAFLD的患病相关。列线图模型结果提示BMI、Ty G、ALT、LDL-C、FPG、年龄、UA、HDL-C与NAFLD的患病相关;4、（1）训练集的CRT分类树、列线图模型的ROC曲线下面积（AUC）值分别为0.857、0.881,验证集的CRT分类树、列线图模型的ROC曲线下面积（AUC）值分别为0.853、0.892,提示这两个预测模型具有良好的鉴别能力;（2）训练集CRT分类树模型DCA的Pt范围在0.06-0.82之间,列线图模型的Pt范围在0.08-0.85之间,提示这两个模型具有良好的净获益率;验证集CRT分类树模型DCA的Pt范围在0.06-0.85之间,列线图模型的Pt范围在0.08-0.9之间,与训练集无明显差别,验证了训练集的两个模型良好的临床实用性;（3）训练集的CRT分类树、列线图模型CIC中红色曲线与蓝色曲线重合时的预测概率均为0.85左右,验证集的CRT分类树、列线图模型CIC中红色曲线与蓝色曲线重合时的预测概率分别为0.78、0.8左右,提示这两个模型具有较高临床影响价值;（4）训练集的CRT分类树模型校准曲线的P值=0.590,列线图预测模型校准曲线的P值=0.348,两者P值均＞0.05,与标准曲线的最大偏幅分别为0.003、0.087,表示预测模型的校准曲线与标准曲线无差异,验证集的P值均＞0.05,最大偏幅与训练集无明显差别,提示这两个预测模型具有较高的准确性。结论:1、BMI、Ty G、FPG、LDL-C、HDL-C、年龄、ALT、UA与NAFLD的患病相关;2、应用CRT分类树、列线图这两种机器学习方法构建的NAFLD预测模型具有良好的临床效能,对NAFLD患病风险具有良好的预测能力及较高的预测价值。
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