基于随机森林算法的甲状腺术后短期低钙血症预测模型的构建

摘要

目的 了解手术、生化指标以及患者自身基本指标对甲状腺术后低钙血症的影响，为个性化方案制定奠定基础；基于随机森林建立甲状腺术后低钙血症发生风险的预测模型，为术前患者进行风险评估。方法 回顾性收集2023年1月至2024年1月山西医科大学第一医院甲状腺外科收治的行甲状腺手术的600例患者的病例资料，组间比较采用卡方检验，首先使用单因素及多因素Logistic回归分析甲状腺术后低钙血症的影响因素，然后用R软件建立自变量重要性排序及随机森林预测模型。结果 600例患者中甲状腺术后短期低钙血症检出率为34.17%。多因素Logistic回归分析结果显示，年龄>50岁、女性、恶性病理、甲亢、再次手术、手术时间≥100 min、术后甲状旁腺激素降幅>70%是甲状腺术后短期低钙血症发生的危险因素（P<0.05）；部分切除、BMI≥24 kg/m²、术前血清钙、无机磷是甲状腺术后短期低钙血症发生的保护因素（P<0.05）。随机森林预测甲状腺术后短期低钙血症发生风险的ROC曲线下面积为0.869 9，灵敏度为82.11%，特异度为80.51%。结论 本研究基于随机森林构建的预测模型能有效评估甲状腺术后短期低钙血症风险。年龄>50岁、女性、恶性病理等是甲状腺术后短期低钙血症的危险因素，而部分切除、BMI≥24 kg/m²等是甲状腺术后短期低钙血症的保护因素。

关键词

甲状腺手术 / 短期低钙血症 / 随机森林 / 预测模型 / 影响因素 / 危险因素