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目的 应用机器学习和logistic回归分析模型分析2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)轻度认知功能障碍的影响因素,为相关干预措施提供依据.方法 收集南京鼓楼医院内分泌科1 284例T2DM患者的资料,将数据分为训练集(70％)和测试集(30％),分别采用logistic回归分析、随机森林、XGBoost模型对数据建模并进行可解释性分析.结果 随机森林模型的预测性能最高,训练集的AUC值为1.0,测试集的AUC值为0.783(95％CI:0.660～0.894),模型筛选出T2DM患者发生轻度认知功能障碍的19个重要变量,如受教育时间、年龄、胰岛素敏感指数、周围神经病变、糖化血红蛋白、骨代谢异常等.结论 随机森林模型的预测性能最佳,可以协助医务人员准确识别T2DM患者发生轻度认知功能障碍的危险因素,有助于医务人员对患者进行早期预防.
作者：张红梅；张宁；孙玉娇；张洲
来源：中华疾病控制杂志 2024 年 28卷 3期
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