在青春期之前开发和验证基于无遗体距离,阴距离和2D:4D指数比的机器学习模型,以预测hypospadias分类
Zirong He1, Bo Yang1, Yunman Tang1
1Department of Pediatric Surgery of Children's Medical Center, Sichuan Provincial People's Hospital, School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.
Frontiers in pediatrics
|May 15, 2024
概括
生殖器的距离和阴的距离可以帮助预测儿童的中轴和近端的hypospadias. 推使用阴阴间距离 (AGD2) 作为最可靠的指标来分类低血压症.
科学领域:
- 儿科泌尿外科 儿科泌尿外科
- 医疗成像医学成像
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 缺是一种先天性疾病,影响尿道的开口.
- 准确分类的hypospadias对于有效的手术规划和结果至关重要.
- 在预测hypospadias分类中,青春期前人类测量数据的实用性仍然是一个研究领域.
研究的目的:
- 评估常用的人类指数的预测价值,以分类青春期前儿童的hypospadias.
- 根据这些指数开发和验证机器学习模型,以预测基于这些指数的低血压症分类.
主要方法:
- 对389例青春期前的低血压病例进行了回顾性和前性数据收集.
- 测量阴间距离,阴间距离 (AGD2) 和2D:4D指的比例.
- 接收机运行特征曲线分析,物流回归,随机森林和支向量机器模型的应用.
主要成果:
- 生殖器距离 (AGD2) 和阴距离显示了中轴和近端的hypospadias的预测值.
- 2D:4D指数比率显示出对低血压症分类的最低预测值.
- 机器学习模型在分类hypospadias亚型时表现出不同的灵敏度,而使用三种分类模型的远端类型没有显著改善.
结论:
- 生殖器的距离 (AGD2) 和阴的距离是中轴和近端的hypospadias有价值的预测.
- 由于其测试效率和稳定性,建议AGD2作为首选的指标.
- 2D:4D指的比率不是一个可靠的预测指标,用于hypospadias分类.
