开发一种基于XGBoost的预测模型,用于治疗糖尿病足患者的伤口复发风险,这些患者接受了充满抗生素的骨水泥治疗
Yi Zhang1,2, Xingyu Sun3, Cheng Cheng4
1Department of Orthopedics, The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian, Liaoning, China.
Frontiers in endocrinology
|August 13, 2025
概括
这项研究开发了PRL-XGBoost模型,用于预测在糖尿病足治疗中抗生素骨凝固失效,并确定了改善手术结果的关键风险因素.
科学领域:
- 整形外科 整形外科 整形外科
- 糖尿病足管理 糖尿病足管理
- 预测建模预测建模
背景情况:
- 糖尿病足部并发症导致手术结果不佳,包括非联合和复发.
- 开发有效的干预措施和预测模型对于改善治疗成功至关重要.
研究的目的:
- 为了提高糖尿病足部伤口的外科愈合率.
- 为了降低术后的非结合和复发率.
- 创建一个最佳的预测模型,用于抗生素骨凝固失败在糖尿病足治疗.
主要方法:
- 使用LASSO分析,随机森林和皮尔森相关性进行特征选择.
- 预测模型的开发,包括人工神经网络,支持矢量机器和XGBoost.
- 使用ROC曲线,PR曲线和培训,测试和独立集的决策曲线分析进行验证.
主要成果:
- PRL-XGBoost模型表现出良好的预测能力,AUC为0.85 (训练) 和0.71 (测试).
- 该模型表现出强烈的抗超性,PR-AUC为0.97.
- 决策曲线分析证实了PRL-XGBoost模型的显著临床应用价值和实用性.
结论:
- γ-谷氨基甲酸酶,脂蛋白A,外周血管疾病,外周神经病变和白细胞是手术结果的关键预测因素.
- 这些因素影响营养和免疫状况,影响糖尿病足,感染和非联合.
- PRL-XGBoost模型对于使用抗生素骨治疗的糖尿病足患者的手术前评估和查非常有价值.
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