决策树及Logistic回归模型在活动性肺结核预测中的应用

樊浩; 刘幸; 张乐; 李畏娴; 吴雪娇; 韩祎; 姚晓蝶

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20230916

决策树及Logistic回归模型在活动性肺结核预测中的应用

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230916

樊浩¹,
刘幸^2, ,,
张乐²,
李畏娴²,
吴雪娇¹,
韩祎²,
姚晓蝶¹

1.
大理大学药学院，云南　大理　671000
2.
云南省传染病临床医学中心/昆明市第三人民医院药学部，云南　昆明　650041

基金项目: 昆明市卫生科研基金资助项目（2021-03-02-003，2021-03-08-006）；昆明市卫生科技人才培养十百千工程基金资助项目（2021-SW-13）

详细信息

作者简介:
樊浩（1997～），男，云南曲靖人，在读硕士研究生，主要从事临床药学研究工作

通讯作者:
刘幸，E-mail：254914514@qq.com；张乐，E-mail：9035643@qq.com

中图分类号: R33
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出版历程
- 收稿日期: 2023-05-17
- 网络出版日期: 2023-09-21
- 刊出日期: 2023-09-30

Applications of Decision Tree Models and Logistic Regression in the Prediction of Active Tuberculosis

1.
School of Pharmaceutical Sciences，Dali University，Dali Yunnan 671000
2.
Yunnan Clinical Center for Infectious Diseases/ Dept. of Pharmacy，The 3rd People's Hospital of Kunming，Kunming Yunnan 650041，China

摘要

摘要: 目的采用决策树模型与Logistic回归模型分析活动性肺结核（active tuberculosis，ATB）的危险因素，为ATB的预防控制提供参考依据。方法实验组为2021年3月至2023年3月昆明市第三人民医院收治的200例活动性肺结核患者，对照组为同期200例健康体检者，建立Logistic回归和决策树ATB风险预测模型，并在是否基于 Logistic 回归结果条件下建立决策树分析模型（决策树1和决策树2），用受试者工作曲线评价3种模型的预测效果。结果 Logistic回归结果显示AAT、IL-4、IL-6、IL-17、IFN-γ是发生ATB的危险因素，CD⁺4为保护因素，决策树1分析结果显示CRP为根节点，其后分别以IL-1、IL-6、CD⁺4、IL-17、AGP、IFN-γ作为子节点，决策树2分析结果显示IL-6作为根节点，其后是AAT、IL-4、IL-17作为子节点。建立的风险预测模型显示，Logistic回归的AUC为0.887，决策树模型的AUC 分别为0.900（决策树1）和0.857（决策树2）。3组模型的AUC比较结果显示，决策树1的AUC优于决策树2（95%CI：0.0019～0.0841，P < 0.05），但与Logistic回归模型比较，差异无统计学意义（95%CI：0.0265～0.0522，P = 0.526）。结论 Logistic模型和决策树1模型在预测ATB危险因素时均有一定的应用价值，建议将2种模型结合使用，以便更好地为ATB的防治提供参考价值。
- 活动性肺结核 /
- 危险因素 /
- 逻辑回归 /
- 决策树模型
Abstract: Objective To analyze the influence factors of active tuberculosis（ATB） using logistic regression model and decision tree model, and to provide a reference point for ATB prevention and control. Methods The experimental group consisted of 200 active pulmonary tuberculosis patients admitted to the Third People’s Hospital of Kunming from March 2021 to March 2023, and the control group consisted of 200 healthy individuals who underwent physical examination during the same period Logistic regression. Decision tree ATB risk prediction models were established, and the decision tree analysis models（Decision Tree 1 and Decision Tree 2） were set up under the condition of whether they were based on the results of Logistic regression or not, and the decision tree analysis models（Decision Tree 1 and Decision Tree 2） were set up. The prediction effect of the three models was evaluated using the subjects' work curves. Results The results of Logistic regression showed that AAT, IL-4, IL-6, IL-17 and IFN-γ were the risk factors for ATB with CD+4 as the protective factor. The results of Decision Tree 1 showed that CRP was the root node, followed by IL-1, IL-6, CD⁺4, IL-17, AGP, and IFN-γ as the sub-nodes, respectively. Decision Tree 2 showed that IL-6 was the root node, followed by AAT, IL-4, IL-17 as sub-nodes. The established risk prediction models showed an AUC of 0.887 for logistic regression and 0.900（Decision Tree 1） and 0.857（Decision Tree 2） for the decision tree model. The AUC comparison results of the three models showed that the AUC of Decision Tree 1 was better than that of Decision Tree 2（95% CI: 0.0019-0.0841, P < 0.05）, but the difference with Logistic regression model was not statistically significant（95% CI: 0.0265-0.0522, P = 0.526）. Conclusion Both Logistic model and Decision Tree 1 model have certain application value in predicting the risk factors of ATB, and it is recommended to combine the two models so as to provide the better reference value for the laboratory prediction of ATB.
- Active tuberculosis /
- Risk factors /
- Logistic regression /
- Decision tree model

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图 1 活动性肺结核影响因素决策树模型1

Figure 1. Decision tree model 1 of factors influencing ATB

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图 2 活动性肺结核影响因素决策树模型2

Figure 2. Decision tree model 2 of factors influencing ATB

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图 3 3组模型ROC曲线下面积比较

Figure 3. Comparison of the area under the ROC curve for the three model groups

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表 1 实验组与对照组单因素分析结果[n（%）/M（P25，P75）]

Table 1. Results of one-way analysis of variance between experimental and control groups [n（%）/M（P25，P75）]

变量	实验组（n = 200）	对照组（n = 200）	Z/χ²	P
性别
男	113（56.5）	105（52.5）	0.645	0.422
女	87（43.5）	95（47.5）
年龄	51（33，64）	46（33，56）	3.156	0.076
CRP	14.90（3.84，36.63）	1.30（0.70，2.70）	127.649	< 0.001^**
AGP	96.55（59.68，141.68）	56.05（43.70，68.38）	76.779	< 0.001^**
AAT	181.30（139.70，231.67）	133.05（114.55，151.00）	97.390	< 0.001^**
HAP	177.10（90.18，256.18）	95.50（62.60，142.73）	48.632	< 0.001^**
IgG	11.59（9.82，13.66）	11.18（9.84，13.14）	0.417	0.518
IgM	0.97（0.69，1.33）	1.04（0.76，1.50）	3.830	0.050^*
IgA	1.89（1.24，2.66）	1.59（1.06，2.18）	10.184	0.001^**
CD⁺3	973.50（627.25，1277.50）	1239.59（976.67，1616.00）	43.275	< 0.001^**
CD⁺4	540.00（355.25，715.72）	750.47（563.75，897.52）	53.021	< 0.001^**
CD⁺8	371.52（230.25，555.96）	461.77（337.30，650.06）	19.923	< 0.001^**
CD⁺4/CD⁺8	1.49（1.03，1.99）	1.59（1.23，1.96）	2.657	0.103
IL-1	3.20（1.60，7.22）	2.15（1.27，6.12）	11.009	< 0.001^**
IL-2	1.79（1.18，3.10）	1.43（0.99，2.21）	11.824	< 0.001^**
IL-4	1.37（0.96，1.88）	1.25（0.93，1.72）	3.920	0.048^*
IL-5	2.34（1.36，3.48）	1.46（0.93，2.36）	29.267	< 0.001^**
IL-6	9.18（3.31，26.41）	2.66（1.46，4.44）	104.701	< 0.001^**
IL-8	3.40（1.72，14.56）	3.66（1.44，11.32）	2.751	0.097
IL-10	1.59（1.26，2.80）	1.51（0.97，2.52）	6.529	0.011^*
IL-12	1.64（1.25，2.26）	1.48（1.13，2.10）	2.584	0.108
IL-17	2.15（1.34，6.44）	1.83（1.30，3.63）	4.385	0.036^*
IFN-γ	9.48（3.11，20.60）	3.19（1.80，6.34）	63.377	< 0.001^**
IFN-α	1.99（1.32，5.23）	2.00（1.26，3.91）	2.201	0.138
TNF-α	1.98（1.39，3.87）	1.82（1.28，2.50）	8.049	0.005^**
^P < 0.05；^*P < 0.01。

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表 2 活动性肺结核影响因素的二元Logistics回归分析

Table 2. Binary Logistic regression analysis of factors influencing ATB

项目	β	S.E.	Wald	P	OR	95%CI
CRP	0.003	0.011	0.089	0.765	1.003	0.982～1.026
AGP	0.005	0.006	0.699	0.403	1.005	0.994～1.016
AAT	0.012	0.005	5.559	0.018^*	1.012	1.002～1.023
HAP	0.001	0.003	0.217	0.641	1.001	0.996～1.006
IgA	−0.018	0.081	0.051	0.821	0.982	0.838～1.105
CD⁺3	0.002	0.002	1.822	0.177	1.002	0.999～1.006
CD⁺4	−0.004	0.002	4.861	0.027^*	0.996	0.992～1.000
CD⁺8	−0.002	0.002	0.941	0.332	0.998	0.994～1.002
IL-1	−0.055	0.028	3.816	0.051	0.947	0.896～1.000
IL-2	0.134	0.082	2.677	0.102	1.143	0.974～1.342
IL-4	0.314	0.133	5.571	0.018^*	1.369	1.055～1.777
IL-5	0.162	0.094	2.976	0.084	1.176	0.978～1.413
IL-6	0.171	0.045	14.075	< 0.001^**	1.186	1.085～1.296
IL-10	−0.095	0.095	0.999	0.318	0.909	0.755～1.069
IL-17	0.074	0.028	7.190	0.007^**	1.077	1.020～1.136
IFN-γ	0.034	0.017	3.909	0.048^*	1.034	1.000～1.069
TNF-α	0.033	0.092	0.128	0.721	1.033	0.863～1.237
常量	−3.754	0.919	16.695	0.000	0.023
^P < 0.05；^*P < 0.01。

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表 3 3组模型ROC曲线下面积

Table 3. the area under the ROC curve for the three groups of models

模型	AUC	标准误	P	95%CI	准确度（%）	敏感度（%）	特异度（%）	约登指数
Logistic	0.887	0.0174	< 0.001^**	0.852～0.917	84.1	92.0	75.5	0.675
决策树1	0.900	0.0158	< 0.001^**	0.867～0.928	85.2	82.5	83.5	0.660
决策树2	0.857	0.0185	< 0.001^**	0.819～0.890	83.8	86.5	75.5	0.620
^**P < 0.01。

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表 4 3组模型ROC曲线下面积比较结果

Table 4. Comparison of the results of the area under the ROC curve for the three groups of models

组别	曲线下面积差值	标准误	Z	P	95%CI
Logistic VS 决策树1	0.013	0.020	0.634	0.526	0.026～0.052
Logistic VS 决策树2	0.030	0.017	1.774	0.076	0.003～0.064
决策树1 VS 决策树2	0.043	0.022	1.933	0.049^*	0.001～0.084
^*P < 0.05。

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