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外科学论文_Informed LASSO机器学习方法在心
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摘要:文章摘要:目的 研究心上型完全性肺静脉异位引流(TAPVC)病例特征,分析术后死亡事件的相关危险因素,探究Informed LASSO机器学习方法解决罕见先天性心脏病研究中的小样本量问题。方
文章摘要:目的 研究心上型完全性肺静脉异位引流(TAPVC)病例特征,分析术后死亡事件的相关危险因素,探究Informed LASSO机器学习方法解决罕见先天性心脏病研究中的小样本量问题。方法 回顾性分析2009~2019年于广东省人民医院接受手术修复的241例心上型TAPVC患者的临床资料,其中男179例、女62例,中位手术年龄71(33,232)d。首先使用单变量Cox等比分析模型对患者的临床数据进行初步筛选,保留P≤0.05的特征变量。为解决小样本量的限制,我们提出Informed LASSO方法进行多因素Cox风险分析。结果 单变量分析中,有统计学意义(P<0.001)的临床变量包括:手术体重≤2.5 kg(HR=16.0)、主肺动脉内径(HR=0.78)、体外循环时间(HR=1.21)、主动脉阻断时间(HR=1.28)和呼吸机时间(HR=1.13/d)。Informed LASSO多变量分析表明,术后死亡独立风险因素包括体外循环时间(a HR=1.308/30 min)、年龄(a HR=0.898)、呼吸机时间(a HR=1.023/d)、体重≤2.5 kg(a HR=2.545)、右侧垂直静脉回流(a HR=1.977)、术前肺静脉梗阻(a HR=1.633)和急诊手术(a HR=1.383)。结论 Informed LASSO利用既往研究结果可提高小样本量的模型分析功效,发现体外循环时间、手术年龄、呼吸机时间、体重、右侧垂直静脉回流、术前肺静脉梗阻和急诊手术为心上型TAPVC术后死亡风险因素。
文章关键词:完全性肺静脉异位引流,风险因素,机器学习,LASSO,
项目基金:广东省科技计划项目(2019B020230003),广东省医学科学技术研究基金(A2020029),广东省中医药局科研课题(20181004,
论文作者:刘晓冰1 刘付蓉1 陈泽宇2 徐光正3 邱海龙1 季尔超1 温树生1 庄建1 刘涛2
作者单位:2. 布朗大学生物统计系公共卫生学院 3. 清华大学社会科学学院
论文分类号: R654.3
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文章来源:《心脏杂志》 网址: http://www.xzzzzzs.cn/qikandaodu/2021/0824/1295.html
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