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◇ 统计源期刊
文章类型：
单位：
[1]华中科技大学同济医学院附属同济医院器官移植研究所,器官移植教育部重点实验室,国家卫生健康委员会器官移植重点实验室,中国医学科学院器官移植重点实验室
器官移植研究所
华中科技大学同济医学院附属同济医院
器官移植
[2]武汉软件工程职业学院
[3]武汉工程大学计算机科学与工程学院
出处：
关键词：
肾移植
逻辑回归
移植肾功能延迟恢复
预测模型
摘要：
目的 利用机器学习算法探究与移植肾功能延迟恢复（delayed graft function,DGF）发生相关的风险因素并建立预测模型。方法 收集2018年1月至2020年3月华中科技大学附属同济医院器官移植研究所实施的公民逝世后捐献供肾和肾移植受者的临床资料以及供肾活检病理资料，通过贪心算法筛选与DGF发生相关的因素的贡献度，再利用逻辑回归算法建立预测模型并利用模型精确度，受试者工作特性曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve,AUROC）对模型效果进行评估。结果 术后DGF的发生率为21.9%。与术后DGF发生相关性较高的因素包括供者体型、末次尿素氮、冷缺血时间、供器官小动脉病变范围、慢性肾小管萎缩评分（ct）和慢性间质纤维化评分（ci）。使用上述因素建立预测模型，模型的AUROC约为0.71，预测准确率约为0.73。结论 利用机器学习算法可以分析DGF发生的风险因素并建立预测模型，以供临床预测DGF的发生风险。
基金：
中国医学科学院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（2019PT320014）
第一作者：
第一作者单位：
[1]华中科技大学同济医学院附属同济医院器官移植研究所,器官移植教育部重点实验室,国家卫生健康委员会器官移植重点实验室,中国医学科学院器官移植重点实验室
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
陈剑霖,付睿,陈青,等.基于逻辑回归算法的移植肾功能延迟恢复发生风险因素分析及预测模型的建立[J].实用器官移植电子杂志.2023,11(05):457-463.
