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申请/专利权人：深圳市第二人民医院(深圳市转化医学研究院)
摘要：本发明属于机器学习技术领域，公开了一种狼疮性肾炎患者肾小球微血栓形成的模型构建方法，所述模型构建方法包括：通过机器学习和logistic逐步回归方法筛选得到联合预测狼疮性肾炎肾小球微血栓形成的五个指标，并通过联合诊断方程和列线图呈现预测模型。并通过临床决策曲线、ROC曲线和校准曲线评价模型的临床意义、区分度和准确度。本发明通过分析确诊的LN患者的临床症状、实验室以及其它指标建立GMT形成的模型，为临床上尤其是在肾穿刺活检之前更好的诊断GMT形成提供参考依据。本发明狼疮性肾炎患者肾小球微血栓形成的模型具有较好的诊断区分度、校准度和临床应用价值且具有较好的临床推广价值。
主权项：1.一种狼疮性肾炎患者肾小球微血栓形成的模型构建方法，其特征在于，所述狼疮性肾炎患者肾小球微血栓形成的模型构建方法包括：通过机器学习和logistic逐步回归方法筛选得到联合预测狼疮性肾炎肾小球微血栓形成的五个指标，并通过联合诊断方程和列线图呈现预测模型；所述联合预测狼疮性肾炎肾小球微血栓形成的五个指标包括：血红蛋白、淋巴细胞计数、血清C3、TT及收缩压；步骤一，获取满足筛选标准的LN患者的资料数据；确定GMT分组；通过XGBoost机器学习的方法筛选得到预测GMT能力排在前10位的变量；步骤二，通过非条件Logistic向前逐步回归分析进一步筛选变量，通过筛选出来的变量建立预测GMT形成的模型，并以列线图的形式呈现模型；步骤三，通过ROC曲线评价模型的区分度，通过校准曲线评价模型的准确度，通过临床决策曲线和临床意义曲线评价模型；步骤四，通过Bootstrap法重复采样对模型进行内部验证；所述狼疮性肾炎患者肾小球微血栓形成的模型构建方法还包括：分别通过ROC曲线、校准曲线及临床决策曲线和临床影响曲线对模型的区分度、校准度及临床应用价值进行评价，并且通过Bootstrap法重复采样对模型进行内部验证。
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百度查询： 深圳市第二人民医院(深圳市转化医学研究院) 一种狼疮性肾炎患者肾小球微血栓形成的模型构建方法
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