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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

樊浩, 刘幸, 张乐, 李畏娴, 吴雪娇, 韩祎, 姚晓蝶. 决策树及Logistic回归模型在活动性肺结核预测中的应用[J]. 昆明医科大学学报, 2023, 44(9): 25-31. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230916
引用本文: 樊浩, 刘幸, 张乐, 李畏娴, 吴雪娇, 韩祎, 姚晓蝶. 决策树及Logistic回归模型在活动性肺结核预测中的应用[J]. 昆明医科大学学报, 2023, 44(9): 25-31. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230916
Hao FAN, Xing LIU, Le ZHANG, Weixian LI, Xuejiao WU, Yi HAN, Xiaodie YAO. Applications of Decision Tree Models and Logistic Regression in the Prediction of Active Tuberculosis[J]. Journal of Kunming Medical University, 2023, 44(9): 25-31. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230916
Citation: Hao FAN, Xing LIU, Le ZHANG, Weixian LI, Xuejiao WU, Yi HAN, Xiaodie YAO. Applications of Decision Tree Models and Logistic Regression in the Prediction of Active Tuberculosis[J]. Journal of Kunming Medical University, 2023, 44(9): 25-31. 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
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

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

  • 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。
  • 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

    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

    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/χ2P
    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βS.E.WaldPOR95%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P95%CI准确度(%)敏感度(%)特异度(%)约登指数
    Logistic0.8870.0174 < 0.001**0.852~0.91784.192.075.50.675
    决策树10.9000.0158 < 0.001**0.867~0.92885.282.583.50.660
    决策树20.8570.0185 < 0.001**0.819~0.89083.886.575.50.620
      **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ZP95%CI
    Logistic VS 决策树10.0130.0200.6340.5260.026~0.052
    Logistic VS 决策树20.0300.0171.7740.0760.003~0.064
    决策树1 VS 决策树20.0430.0221.9330.049*0.001~0.084
      *P < 0.05。
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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

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