Machine Learning Prediction of Progression to Dialysis in Patients With Polycystic Kidney Disease: Population-Based Retrospective Cohort Study - PubMed
2 months ago
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- 研究重点是利用机器学习预测常染色体显性多囊肾病（ADPKD）患者的透析风险
- 使用台湾全民健康保险研究数据库（2007-2018年）数据，纳入1856例ADPKD患者，16.27%进展至透析阶段
- 关键风险因素包括：年龄≥66岁、贫血、充血性心力衰竭和急性肾损伤
- XGBoost模型表现最优（准确率98.3%、AUC值0.955、F1分数0.800、Brier评分0.022）
- 主要预测指标涵盖年龄、合并症、贫血、心血管标志物及药物使用（如抗凝剂、袢利尿剂）
- 机器学习模型可早期识别高风险患者，便于加强监测和专科评估