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中国应用生理学杂志 ›› 2021, Vol. 37 ›› Issue (2): 142-146.doi: 10.12047/j.cjap.0093.2021.117

• 研究论文 • 上一篇    下一篇

高血压性心脏病生物标志物的筛选:基于中国重庆市7家医疗机构的数据分析研究*

张雪梅1, 钟小钢1,2, 龚军2, 田君1, 张谊1, 陈颖哲3,4, 崔婧1, 汪曾子1, 冉淑琼1, 向天雨2, 谢友红1, 孙兴国1,3△   

  1. 1.重庆医科大学附属康复医院,重庆 400050;
    2.重庆医科大学医学数据研究院,重庆 400016;
    3.国家心血管病中心中国医学科学院阜外医院, 北京 100037;
    4.首都医科大学附属北京中医院,北京100010
  • 收稿日期:2020-08-12 修回日期:2021-03-10 出版日期:2021-03-28 发布日期:2021-10-20
  • 通讯作者: Tel:010-88398300;E-mail: xgsun@lundquist.org
  • 基金资助:
    * 国家高技术研究发展计划(863计划)课题资助项目(2012AA021009); 国家自然科学基金医学科学部面上项目(81470204); 中国康复医疗机构联合重大项目基金(20160102); 中国医学科学院国家心血管病中心阜外医院科研开发启动基金(2012-YJR02); 首都临床特色应用研究与成果推广(Z161100000516127); 北京康复医院2019-2021科技发展专项(2019-003); 北京协和医学院教学改革项目(2018E-JG07); 北京协和医学院-国家外国专家局外国专家项目(2015,2016,T2017025,T2018046,G2019001660); 重庆市卫计委医学科研计划项目(2017MSXM090); 重庆市科委社会事业与民生保障科技创新专项项目(cstc2017shmsA130063)

Screening biomarkers for hypertensive heart disease: Analysis based on data from 7 medical institutions

ZHANG Xue-mei1, ZHONG Xiao-gang1,2, GONG Jun2, TIAN Jun1, ZHANG Yi1, CHEN Ying-zhe3,4, CUI Jing1, WANG Zeng-zi1, RAN Shu-qiong1, XIANG Tian-yu2, XIE You-hong1, SUN Xing-guo1,3△   

  1. 1. Department of Medical and Nursing, The Affiliated Rehabilitation Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing 400050;
    2. Medical Data Science Academy, Chongqing Medical University, Chongqing 400016;
    3. State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, National Center of Cardiovascular Disease Fuwai Hospital, Chinese Academy Science and Peking Union Medical College, Beijing 100037;
    4. Beijing Hospital of Traditional Chinese Medicine, Capital Medical University, Beijing 100010, China
  • Received:2020-08-12 Revised:2021-03-10 Online:2021-03-28 Published:2021-10-20

摘要: 目的: 筛选高血压性心脏病(HHD)的影响因素,建立HHD的预测模型,为HHD的发生提供预警。方法: 选取中国重庆市某医科院校数据研究院平台2016年1月1日至2019年12月31日主要诊断为高血压性心脏病和高血压患者。通过单因素分析、多因素分析筛选HHD的影响因素,采用R语言分别构建Logistics模型、随机森林(RF)模型和极限梯度上升(XGBoost)模型。结果: 单因素分析筛选出60项差异指标,多因素分析筛选出18项差异指标(P<0.05)。Logistics模型、RF模型、XGBoost模型曲线下面积(AUC)分别为0.979、0.983和0.990。结论: 本文建立的3种HHD预测模型结果稳定,其中XGBoost模型对于HHD的发生具有良好的诊断效应。

关键词: 高血压性心脏病, 生物标志物, 机器学习, 随机森林, 极限梯度上升

Abstract: Objective: To screen the influencing factors of hypertensive heart disease (HHD), establish the predictive model of HHD, and provide early warning for the occurrence of HHD. Methods: Select the patients diagnosed as hypertensive heart disease or hypertensionfrom January 1, 2016 to December 31, 2019, in the medical data science academy of a medical school. Influencing factors were screened through single factor and multi-factor analysis, and R software was used to construct the logistics model, random forest (RF) model and extreme gradient boosting (XGBoost) model. Results: Univariate analysis screened 60 difference indicators, and multifactor analysis screened 18 difference indicators (P<0.05). The area under the curve (AUC) of Logistics model, RF model and XGBoost model are 0.979, 0.983 and 0.990, respectively. Conclusion: The results of the three HHD prediction models established in this paper are stable, and the XGBoost prediction model has a good diagnostic effect on the occurrence of HHD.

Key words: hypertensive heart disease, biomarkers, machine learning, random forest, XGBoost

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