Applications of Decision Tree Models and Logistic Regression in the Prediction of Active Tuberculosis
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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。 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. -
Key words:
- Active tuberculosis /
- Risk factors /
- Logistic regression /
- Decision tree model
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近年来，人口老龄化，再加之广谱抗生素、糖皮质激素、免疫抑制剂以及细胞毒药物的广泛应用，患者免疫功能受损，免疫力严重低下，使得侵袭性肺真菌感染（invasive pulmonary fungal infection，IPFI）的发病率及死亡率在全球范围内呈逐年升高趋势[1]。我国存在宿主因素的患者发病率为4.1%～41.2%，病死率为9.8%～60%[2]。国外研究证明慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）患者也是侵袭性真菌感染的易患宿主[3]。且有资料显示22.2%的COPD患者存在不同程度的肺部真菌感染[4]。COPD作为一种严重威胁人类健康的疾病，存在病情反复，急性加重的特点，极易出现二重感染，其中以IPFI多见，而IPFI症状及影像学表现无特异性，进展快，病死率高，因此对COPD并发IPFI早期诊断及治疗具有十分重要的意义[5]。近年来，具有无创、敏感、特异优点的血清1，3-β-D葡聚糖检测（G试验）和半乳甘露聚糖检测（GM试验）已被逐渐开始广泛应用，成为真菌感染的诊断标准之一[6-7]。本研究对2018年10月至2019年10月昆明医科大学第二附属医院急诊重症医学科收治的AECOPD存在肺真菌感染的26例患者的临床资料进行了统计分析，探讨肺泡灌洗液（BALF）G试验、GM试验对AECOPD患者并发IPFI的诊断价值。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
随机选取2018年10月至2019年10月昆明医科大学第二附属医院急诊重症医学科收治的AECOPD合并肺真菌感染的患者26例，其中男性患者19例，女性患者7例，年龄56～82岁，平均（72.5±8.3）岁，将这些患者作为观察组。另选取同一时期昆明医科大学第二附属医院急诊重症医学科收治的AECOPD仅存在细菌感染的患者26例，作为对照组。其中男性患者21例，女性患者5例，年龄61～82岁，平均（71.4±8.5）岁。两组患者的一般资料比较，差异无统计学意义（P > 0.05）。本试验所选病例均有行纤维支气管镜检查的适应症且无禁忌症，由家属或本人签署知情同意书，并经过伦理委员会批准。
1.2 诊断标准
参照中华医学会2007年制定的《慢性阻塞性肺疾病诊治指南》[8]和中华医学会呼吸病学分会感染学组中华结核、呼吸杂志编辑委员会制定的“肺真菌病诊断和治疗专家共识”[9]。
1.3 排除标准
（1）家属或患者本人不同意行纤维支气管镜检查；（2）患者病情危重，不能耐受纤维支气管镜检查或存在纤维支气管镜的禁忌症；（3）行G、GM试验前已经验性使用抗真菌治疗；（4）在行G、GM试验前近期有应用可能干扰该试验结果的治疗（如使用可能导致假阳性的抗生素、白蛋白、免疫球蛋白及使用纤维素膜透析等）。
1.4 样本采集与处理
所有研究对象均在规范操作的纤维支气管镜下采集BALF，同时抽血采集血清标本，同时送检进行G和GM试验检测。
1.4.1 血清G/GM试验
血清标本均送昆明医科大学第二附属医院实验室检查，由实验人员统一规范操作，具体操作步骤严格按照试剂和仪器说明书进行。
1.4.2 BALF G/GM试验
BALF采集方法如下：纳入病例的患者在行纤维支气管镜检查前均行肺部CT检查，根据检查结果判定纤维支气管镜检查的目标段或亚段支气管。然后进行规范支气管镜操作，规范地采集标本，灌洗液回收量不少于5 mL。BALF经低温、离心处理后，采集上清液进行G/GM试验，原理和操作步骤同血清G/GM试验。
1.5 结果判定
G试验阳性的标准为测定值 > 100 pg/mL，GM试验阳性的标准为测定值 > 0.65 μg/mL。
1.6 观察指标
对比血清与BALF测定G/GM试验的水平，并统计G/GM试验的敏感度、特异性、阴性预测值、阳性预测值、假阳性率和假阴性率。
1.7 统计学处理
数据统计分析采用SPSS 20.0软件，以均数±标准差（
$\bar x $ ±s）表示计量资料，组间比较采用t检验；用n（%）表示计数资料，组间比较采用χ2检验；P < 0.05为差异有统计学意义。2. 结果
2.1 两组患者不同标本（BLAF和血清）G、GM试验结果
观察组中，BALF G试验阳性结果22例，GM试验阳性结果18例，血清G试验阳性结果20例，GM试验阳性结果16例，BALF GM联合G试验阳性23例；血清GM联合G试验阳性22例。无论是BLAF还是血清，观察组的G和GM试验阳性结果例数均明显高于对照组，且观察组中BALF测定G/GM试验的水平均高于血清测定值，差异有统计学意义（P < 0.05），见 表1、表2。
2.2 不同标本（BLAF和血清）G、GM试验诊断价值比较
BALF G试验联合GM试验检测特异性、灵敏度、阳性预测值、阴性预测值、假阳性率和假阴性率分别为92.3%、88.5%、93.5%、93.2%、7.7%和11.5%。BALFG试验联合GM试验检测诊断AECOPD并发侵袭性肺真菌感染的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、假阳性率和假阴性率均优于其他各项，见表3。
表 1 不同标本G、GM试验检测阳性率比较 [n （%）]Table 1. Comparison of G and GM test positive rate between different specimens[n （%）]组别 G试验 GM试验 BALF Blood BALF Blood 观察组（n = 26） 22（84.623） 20（76.871） 18（69.213） 16（61.521） 对照组（n = 26） 6（23.132） 7（26.872） 3（11.532） 4（15.412） χ2 21.672 15.061 19.742 13.587 P < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 表 2 不同标本G、GM试验检测值比较（$\bar x \pm s $ ）Table 2. Comparison of G and GM test result between different specimens（$\bar x \pm s $ ）组别 G试验 GM试验 BALF Blood BALF Blood 观察组（n = 26） 37.512 ± 18.362 26.213 ± 12.579 1.862 ± 1.692 0.852 ± 0.687 对照组（n = 26） 14.803 ± 13.213 12.873 ± 7.731 0.221 ± 0.232 0.372 ± 0.253 t 4.253 5.423 4.314 4.262 P < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 表 3 不同标本G、GM试验单项及联合检测结果（%）Table 3. G test，GM test or G combined with GM test result between different specimens（%）检测项目 G试验 GM试验 G+GM试验 BALF Blood BALF Blood BALF Blood 特异度 76.9 73.1 88.5 84.6 92.3 88.5 灵敏度 84.6 77.9 69.2 61.5 88.5 84.6 阳性预测值 74.8 74.1 84.2 79.1 93.5 89.6 阴性预测值 82.3 75.6 74.5 69.2 93.2 87.3 假阳性率 23.1 26.9 11.5 15.4 7.7 11.5 假阴性率 15.4 23.1 30.8 38.5 11.5 15.4 3. 讨论
慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种严重威胁人类健康的呼吸系统慢性疾病，具有病程长、病情反复、迁延难愈、进行性加重的特点，多数患者为老年人，病情加重时，甚至需要使用呼吸机治疗，且在治疗过程中需长期应用抗菌药物和糖皮质激素来治疗及控制病情，对免疫系统产生了抑制作用，故而发生侵袭性肺真菌感染的风险较高。有报道表示，慢性阻塞性肺疾病急性加重期（AECOPD）并发真菌感染占因AECOPD住院总人数的4.91%[10]，真菌感染中又多以侵袭性肺部真菌感染（IPFI）为常见[11-12]。AECOPD患者并发IPFI的症状、体征，甚至影像学常常缺乏特异性，往往容易忽略或漏诊，从而导致严重后果。
近年来，血清1，3-β-D葡聚糖检测（G试验）和半乳甘露聚糖检测（GM试验），具有无创、敏感、迅速等特点，被广大临床医师所接受和认可，但仍然存在一定的误差。G试验检测的是1，3-β-D葡聚糖，该物质广泛存在于真菌细胞壁内且为真菌所特有。当真菌侵入机体后，机体的吞噬细胞吞噬真菌，持续释放1，3-β-D葡聚糖，使血液及体液中1，3-β-D葡聚糖含量增高[13]。但是在IPFI早期，真菌尚未进入血液中，因此早期血清G试验阳性率并不高[14]。且血清G试验常因病人输注白蛋白、球蛋白、抗肿瘤药物、磺胺类药物、哌拉西林/他唑巴坦等半合成青霉素等情况时呈现假阳性。GM试验检测的是半乳甘露聚糖，而曲霉菌细胞壁含有该成分，当曲霉菌侵入机体后，半乳甘露聚糖即被释放出来，从而被检测到，且该物质是最早释放的抗原，在临床或放射学征象出现之前就能被检测到[15]。但也有研究证实，其与其他真菌（双歧杆菌、新型隐球菌、镰刀菌、青霉菌）及内酰胺类抗生素有交叉反应[16]。另外，非粒缺曲霉菌患者，白细胞会吞噬GM抗原，亦可造成GM试验假阴性。因此，无论是血清G试验还是GM试验均存在一定的假阳性率和假阴性率[17-18]，为临床判断带来一定的难度。
本研究结果提示无论是BLAF还是血清，观察组的G/GM试验阳性结果例数均高于对照组；观察组中BALF测定G/GM试验的水平均高于血清测定，差异有统计学意义（P < 0.05）；BALF G试验联合GM试验检测诊断AECOPD并发IPFI的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于其他各项，假阳性率和假阴性率低于其他各项，提示BALF G/GM试验对AECOPD患者并发IPFI有较高的灵敏性及特异性，具有更高的临床诊断价值，且BALF G试验联合GM试验检测能有效提高诊断AECOPD并发IPFI的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值，降低假阳性率和假阴性率，减少了误诊、漏诊情况的发生，优于单项G试验或GM试验检测及血清G试验联合GM试验检测。
综上所述，无论是血清还是肺泡灌洗液G和GM试验对早期诊断AECOPD患者并发侵袭性肺真菌感染的诊断均具有一定的临床价值，但是肺泡灌洗液G和GM试验优于血清G和GM试验，且肺泡灌洗液G和GM试验联合检测可以提高试验结果的灵敏性和特异性，降低假阳性和假阴性的发生率，对于早期诊断AECOPD患者并发IPFI提供有效的实验室数据，有临床价值。但肺泡灌洗液G和GM试验需要患者行支气管镜检查，操作有一定侵入性，若能取得患者或家属的同意，在临床诊断上更有价值，值得推广。
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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
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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