支气管哮喘疗效预测模型构建的研究

摘要

目的 利用咳喘停穴位贴敷治疗支气管哮喘（简称“哮喘”）患者的数据，探讨中医药疗效预测模型构建方法及要点。方法 在哮喘慢病管理科研平台上，选择2018—2021年的6—8月于江苏省中医院针灸康复科接受咳喘停穴位贴敷治疗6周的支气管哮喘患者的数据资料，共303例。统计分析使用Python 3.10软件，对影响因素进行初步筛选，将保留的影响因素采用Logistic回归、支持向量机、K-均值聚类算法、贝叶斯算法、随机森林法和轻量梯度提升机算法（LightGBM）分别构建模型，以哮喘控制测试评分（ACT）、第1秒用力呼气量（FEV1）及呼出气一氧化氮（FeNO）是否改善为结局指标，对各模型进行比较分析。然后，采用较优的模型，通过在训练集上建模、在验证集上验证，得到准确率，并筛选出重要的影响因素。结果 LightGBM模型被采用。通过LightGBM模型建立的咳喘停穴位贴敷治疗哮喘的疗效预测模型准确率均超过70%;最终筛选出烟酒嗜好、过敏病史、贴敷时间、治疗前ACT及治疗前FeNO共5个重要的影响因素。重要影响因素的分级分组与因变量关系的分析结果显示，咳喘停穴位贴敷对无过敏史、无烟酒嗜好和治疗前哮喘控制水平很差（ACT 5～15分）人群的ACT改善更明显（P<0.05）;对于贴敷时间超过3年的患者FeNO改善较贴敷时间小于等于3年的更明显（P<0.05）。但咳喘停穴位贴敷仅对哮喘控制水平很差（P<0.05）和气道炎症严重(FeNO>50×10^-9)的少数患者FeNO（P>0.05）起改善作用。结论 穴位贴敷对哮喘控制水平的改善作用较明显，对气道炎症的改善作用有限；利用哮喘慢病管理科研平台的数据进行预测模型构建具有一定可行性；根据本研究的数据所建立的预测模型经过优化和测试后有可能为临床针对性治疗提供有效的测评工具。

关键词

支气管哮喘 / 咳喘停 / 穴位贴敷 / 疗效预测 / 轻度梯度提升机算法模型

基金资助

国家自然科学基金项目(No.82274632); 江苏省中医药管理局科技发展项目(No.2018YFC1705401-1); 南京市科技发展项目(No.202205050); 江苏省研究生科研创新计划项目(No.XZR2020007)