Application of Logistic Regression and Decision Tree Model in Prediction of Adverse Reactions of Iodinated Contrast Medium
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摘要:
目的 采用Logistic回归与决策树模型分析碘造影剂（iodinated contrast medium，ICM）不良反应影响因素，为临床安全用药提供指导。 方法 不良反应组为2019年1月至2023年8月期间在云南省阜外心血管病医院行CT检查使用ICM并出现不良反应的患者129例，对照组为同期使用ICM未发生不良反应的患者135例，将单因素分析中有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归和决策树模型，提取引起不良反应的影响因素并进行分析。 结果 Logistic回归结果显示BMI、过敏史和肾功能不全是发生ICM不良反应的影响因素（P < 0.05），预测模型为Lggit（P） = 0.123×BMI+ 1.684×过敏史+ 2.551×肾功能不全−3.652；决策树分析筛选出3个风险变量，包括过敏史、肾功能不全和ICM种类，其中过敏史是最主要的影响因素。 结论 通过运用Logistic 回归和决策树模型预测不良反应的影响因素并将研究转变为了避免不良反应发生的主动预测，对患者安全用药有参考价值。 -
关键词:
- 碘造影剂 /
- 不良反应 /
- Logistic回归 /
- 决策树模型
Abstract:Objective Logistic regression and decision tree model were used to analyze the influencing factors of adverse reactions of iodine contrast agents and to provide guidance for clinical safe drug use. Methods The adverse reaction group consisted of 129 patients who underwent CT examination using ICM and had adverse reactions from January 2019 to August 2023 in Fuwai Yunnan Hospital. The control group consisted of 135 patients who did not have adverse reactions during the same period using ICM. The variables with statistical significance in the univariate analysis were incorporated into multi-factor Logistic regression and decision tree model to extract and analyze the influencing factors causing adverse reactions. Results Logistic regression showed that BMI, allergic history, and renal insufficiency were the influencing factors of ICM （P < 0.05）. The prediction model was: Lggit （P） = 0.123×BMI+1.684×allergy history + 2.551×renal insufficiency −3.652. Decision tree analysis screened out three risk variables, including allergy history, renal insufficiency and ICM type, among which allergy history was the most important influencing factor. Conclusion Logistic regression and the decision tree model can predict the influencing factors of adverse reactions and transform the study into an active prediction to avoid adverse reactions, it has reference value for the safe drug use of patients. -
Key words:
- Iodinated contrast medium /
- Adverse reactions /
- Logistic regression /
- Decision tree model
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表 1 不良反应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 n 不良反应组（n = 129） 对照组（n = 135） χ2/Z P 性别 男 161 76（58.9） 85（63.0） 0.454 0.500 女 103 53（41.1） 50（37.0） 年龄（岁） 264 53（43，66） 55（46，67） 0.326 0.568 BMI（用药剂量） 259 24.49（22.14，26.57） 23.12（20.05，25.32） 12.107 0.001* 血钾 261 4.03（3.80，4.26） 4.07（3.85，4.30） 1.493 0.222 肌酐 260 75.8（61.5，90.4） 73.4（59.8，87.9） 0.956 0.328 用药时间 第一季度 37 16（12.40） 21（15.56）
7.725
0.052第二季度 66 25（19.38） 41（30.37） 第三季度 89 53（41.09） 36（26.67） 第四季度 72 35（27.13） 37（27.41） ICM种类 碘海醇 145 61（47.29） 84（62.22）
16.973
0.001*碘克沙醇 20 13（10.08） 7（5.19） 碘帕醇 45 17（13.18） 28（20.74） 碘普罗胺 54 38（29.46） 16（11.85） 过敏史 有 62 48（37.21） 14（10.37） 26.443 < 0.001* 无 202 81（62.79） 121（89.63） 吸烟史 有 105 51（39.53） 54（40.0） 0.006 0.938 无 159 78（60.47） 81（60.0） 饮酒史 有 60 32（24.81） 28（20.74） 无 204 97（75.19） 107（79.26） 高血压 有 138 75（58.14） 63（46.67） 3.480 0.062 无 126 54（41.86） 72（53.33） 糖尿病 有 43 16（12.40） 27（20.0） 无 221 113（87.60） 108（80.0） 高血脂 有 129 65（50.39） 64（47.41） 0.234 0.628 无 135 64（49.61） 71（52.59） 冠脉疾病 无 132 69（53.49） 63（46.67） 1.228 0.268 有 132 60（46.51） 72（53.33） 高尿酸血症 有 73 36（27.91） 37（27.41） 0.008 0.928 无 191 93（72.09） 98（72.59） 肝功能不全 有 2 2（1.55） 0（0） 2.109 0.146 无 262 127（98.45） 135（100） 肾功能不全 有 12 11（8.53） 1（0.74） 9.218 0.002* 无 252 118（91.47） 134（99.26） 合用阿司匹林 有 101 43（33.33） 58（42.96） 2.590 0.108 无 163 86（66.67） 77（57.04） 合用α受体阻断剂 有 4 4（3.10） 0（0） 4.250 0.039* 无 260 125（96.90） 135（100） 合用β受体阻滞剂 有 95 41（31.78） 54（40） 1.934 0.164 无 169 88（68.22） 81（60） 合用ACEI/ARB 有 76 33（25.58） 43（31.85） 1.265 0.261 无 188 96（74.42） 92（68.15） *P < 0.05。 
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表 2 ICM不良反应的变量赋值
Table 2. Variable assignment of ICM adverse reactions
自变量 赋值方式 ICM种类 碘海醇 = 1，碘克沙醇 = 2，碘帕醇 = 3，碘普罗胺 = 4 过敏史 否 = 0，是 = 1 肾功能不全 否 = 0，是 = 1
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表 3 多因素Logistic回归分析
Table 3. Multivariate Logistic regression analysis
变量 β S.E. Waldχ2 P OR 95%CI BMI 0.123 0.040 9.595 0.002* 1.131 1.046～1.223 ICM种类 0.107 0.121 0.782 0.377 1.113 0.878～1.412 过敏史 1.684 0.354 22.575 < 0.001* 5.387 2.689～10.791 肾功能不全 2.551 1.081 5.571 0.018* 12.822 1.541～106.664 常量 −3.652 0.897 16.570 < 0.001* 0.026 − *P < 0.05。
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