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基于血清Klotho的慢性肾脏病预测模型的构建方法及应用 

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申请/专利权人:中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院

摘要:本发明涉及一种基于血清Klotho的慢性肾脏病预测模型的构建方法,包括以下步骤:S1、建模人群选取:选取符合研究组纳入排除标准的CKD非透析患者;S2、信息收集:收集建模人群的以下信息:人口学特征、临床医学常规特征以及血清Klotho检测;S3、预测模型建立,将所选择的建模人群数据随机划分为训练集和验证集,分别进行终末期肾病预测模型构建和心血管事件预测模型构建;S4、模型预测能力评估:将步骤S3构建的终末期肾病预测模型和心血管事件预测模型的预测能力进行评估;解决了现有预测模型没有涵盖Klotho,不适用慢性肾脏病人群发生心血管疾病风险评估,不能很好的为临床诊治提供参考的问题。

主权项:1.一种基于血清Klotho的慢性肾脏病预测模型的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建模人群选取:选取符合研究组纳入排除标准的CKD非透析患者;S2、信息收集:收集建模人群的以下信息:人口学特征、临床医学常规特征以及血清Klotho检测;S3、预测模型建立,将所选择的建模人群数据随机划分为训练集和验证集,分别进行终末期肾病预测模型构建和心血管事件预测模型构建;S31、终末期肾病预测模型构建:在训练集中采用10折交叉验证比较COX模型,GBM模型,Lasso模型,随机森林模型,SVM模型五种模型的预测精度,选择预测精度最高的Lasso模型,通过Lasso回归分析对训练集变量进行降维处理,并筛选出最具代表的特征变量,Lasso模型共筛选出12个与ESKD预后相关的指标,分别为:SBP、eGFR、urea、Cys-c、RBP、UTP、U-mAlb、Alb、Ca、P、PTH、Lgklotho,用于多因素COX逐步回归,通过验证集进行模型测试后构建列线图;S32、心血管事件预测模型构建:在训练集中采用10折交叉验证比较COX模型,GBM模型,Lasso模型,随机森林模型,SVM模型五种模型的预测精度,选择预测精度最高的随机森林模型,随机森林模型共筛选出8个与CVD预后相关的指标,分别为:Age、HTNhistory、AMC、CD4:CD8、Ca、Mg、LgTNF-α、Lgklotho,用于多因素COX逐步回归,通过验证集进行模型测试后构建列线图;S4、模型预测能力评估:将步骤S3构建的终末期肾病预测模型和心血管事件预测模型的预测能力进行评估。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院 基于血清Klotho的慢性肾脏病预测模型的构建方法及应用

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