分类树模型在2型糖尿病危险因素筛选中的应用

目的基于分类树模型对2型糖尿病(T2DM)发病风险进行研究,并评价其应用价值。方法选取2017年7~10月在桂林医学院附属医院体检部的体检者10361例,进行横断面调查,包括一般问卷调查、体格测量、实验室检测及肝脏超声检查。采用分类树模型筛选T2DM的危险因素。并利用增益图、交叉验证法和受试者工作特征曲线对该模型进行评价。结果分类树模型筛选出4个解释变量,分别为年龄、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、三酰甘油(TG)和高血压,其中年龄为最主要的影响因素。该模型重替代估计量和交叉验证估计量分别为0.060和0.061,标准误差均为0.002,受试者工作特征(ROC)曲线下面积为83.5%,模型预测效果较好。结论分类树模型可以有效拟合T2DM发病风险预测模型,年龄、NAFLD、TG和高血压是主要的影响因素。