[发明专利]失代偿期肝硬化合并感染危险预测模型的构建方法在审

专利信息
申请号: 202011073769.8 申请日: 2020-10-09
公开(公告)号: CN112002427A 公开(公告)日: 2020-11-27
发明(设计)人: 何雨芯;蒲川 申请(专利权)人: 重庆医科大学
主分类号: G16H50/30 分类号: G16H50/30;G16H50/70
代理公司: 重庆双马智翔专利代理事务所(普通合伙) 50241 代理人: 方洪
地址: 400016*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 代偿 肝硬化 合并 感染 危险 预测 模型 构建 方法
【权利要求书】:

1.一种失代偿期肝硬化合并感染危险预测模型的构建方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1、数据采集:收集失代偿期肝硬化患者信息;

S2、数据预处理:对原始数据进行清洗整理;

S3、采用LASSO回归进行指标筛选:根据患者有无合并感染分成感染组和非感染组,对分组后的患者的各个指标数据进行单因素分析,得到单因素有意义的指标;将单因素有意义的指标纳入Lasso回归进行指标再筛选,得到用于构建预测模型的指标;

S4、构建预测模型:利用Lasso回归筛选出来的指标通过多因素Logistic回归构建预测模型。

2.如权利要求1所述的构建方法,其特征在于:步骤S1中所述失代偿期肝硬化患者信息,包括年龄、性别、吸烟史、饮酒史、肝病史、高血压、糖尿病;病因、并发症信息和实验室资料。

3.如权利要求2所述的构建方法,其特征在于:所述病因包括:乙肝、丙肝、酒精肝、自身免疫性肝病;所述并发症信息包括:原发性肝癌、肝性脑病、消化道出血、腹水、肝衰竭;所述实验室资料包括:血常规、肝功能、肾功能、电解质、凝血功能指标。

4.如权利要求1所述的构建方法,其特征在于:步骤S2中采用SPSS22.0和R4.0.2统计分析软件进行数据预处理。

5.如权利要求1所述的构建方法,其特征在于:步骤S2预处理后的数据分为训练集和测试集进行步骤S3。

6.如权利要求5所述的构建方法,其特征在于:还包括步骤S5、采用ROC曲线对构建的预测模型进行临床效能评估。

7.如权利要求1所述的构建方法,其特征在于:步骤S3中Lasso回归采用10重交叉验证方法选择合适的惩罚项λ,筛选变量时选择λ值为0.1299时系数不为零的变量作为用于构建预测模型的指标;

优选变量为白蛋白、凝血酶原活动度和淋巴细胞百分比。

8.一种失代偿期肝硬化合并感染危险预测方法,其特征在于:是采用权利要求1至7任一项所述的方法构建的预测模型进行预测。

9.如权利要求8所述的预测方法,其特征在于:Logistic预测模型表现为P=ex/(1+ex),X=8.766-0.110×白蛋白-0.042×凝血酶原活动度-0.119×淋巴细胞百分比。

10.一种利用权利要求1-9之一所述的构建方法构建的系统,其特征在于,包括数据采集单元,数据预处理单元,数据处理单元以及预测单元;

所述数据采集单元收集失代偿期肝硬化患者信息;

所述数据预处理单元对原始数据进行清洗整理;

所述数据处理单元采用LASSO回归进行指标筛选:根据患者有无合并感染分成感染组和非感染组,对分组后的患者的各个指标数据进行单因素分析,得到单因素有意义的指标;将单因素有意义的指标纳入Lasso回归进行指标再筛选,得到预测单元的预测指标;

所述预测单元利用Lasso回归筛选出来的指标通过多因素Logistic回归进行预测。

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