留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于社区大数据的骨关节炎患病风险XGboost预测模型研究

李丽秋 许成燕 王晓丽 曹永其 李言 赵亮 王朝昕 贾环

李丽秋, 许成燕, 王晓丽, 曹永其, 李言, 赵亮, 王朝昕, 贾环. 基于社区大数据的骨关节炎患病风险XGboost预测模型研究[J]. 中华全科医学, 2022, 20(12): 2080-2083. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.002774
引用本文: 李丽秋, 许成燕, 王晓丽, 曹永其, 李言, 赵亮, 王朝昕, 贾环. 基于社区大数据的骨关节炎患病风险XGboost预测模型研究[J]. 中华全科医学, 2022, 20(12): 2080-2083. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.002774
LI Li-qiu, XU Cheng-yan, WANG Xiao-li, CAO Yong-qi, LI Yan, ZHAO Liang, WANG Zhao-xin, JIA Huan. XGboost prediction model for osteoarthritis risk based on community big data[J]. Chinese Journal of General Practice, 2022, 20(12): 2080-2083. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.002774
Citation: LI Li-qiu, XU Cheng-yan, WANG Xiao-li, CAO Yong-qi, LI Yan, ZHAO Liang, WANG Zhao-xin, JIA Huan. XGboost prediction model for osteoarthritis risk based on community big data[J]. Chinese Journal of General Practice, 2022, 20(12): 2080-2083. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.002774

基于社区大数据的骨关节炎患病风险XGboost预测模型研究

doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.002774
基金项目: 

国家自然科学基金面上项目 71774116

上海浦东新区2018、2019年度卫生科技项目 PW2019A-42

上海市交通大学中国医院发展研究院项目 CHDI-2021-B-08

上海市“医苑新星”青年医学人才培养资助计划 沪卫人事2020087号

上海市闵行区自然科学基金项目 2020MHZ082

详细信息
    通讯作者:

    贾环,E-mail: mydomain1029@126.com

  • 中图分类号: R684.3 R197.61

XGboost prediction model for osteoarthritis risk based on community big data

  • 摘要:   目的  探索社区医疗大数据和机器学习模型构建骨关节炎风险预警模型,为社区骨关节炎的早期预警提供定量工具,以期为老年人骨关节炎防治提供更高效的管理方法。  方法  集成2019年1月1日—12月31日上海6家社区卫生服务中心2019年健康档案、健康体检和诊疗数据形成包含4万多个样本和126个变量的原始数据库,经过数据预处理和复合特征选择筛选入模特征,采用XGBoost算法构建骨关节炎患者风险评估模型。  结果  本研究筛选纳入模型14个,包括饮食是否荤素均衡、身高、体重、BMI、每次锻炼时间、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、是否患有高血压、是否有肢体外伤等。其中重要性排名前5位的特征因素分别为高密度脂蛋白、总胆固醇、BMI、低密度脂蛋白、饮酒频率,其特征重要度均超过0.1。以“是否骨关节炎”作为输出变量,特征工程筛选后的14个特征作为输入变量,构建骨关节炎风险评估的XGBoost模型,采用8折交叉验证的方法训练后,在测试集上验证模型准确率为92%,精确率为71%,召回率为65%,F1_score为0.68,AUC达到0.82,KS值为0.48。  结论  本研究采用社区医疗大数据构建了骨关节炎风险预警模型,模型的整体拟合度和特征合理性较好,为社区骨关节炎的早期预警提供了工具,有利于社区骨关节炎的早诊早治。

     

  • 图  1  骨关节炎风险预警模型KS曲线图

    Figure  1.  KS curve of osteoarthritis risk warning model

    图  2  骨关节炎风险预警模型ROC曲线图

    Figure  2.  ROC curve of the early-warning model for osteoarthritis risk

    图  3  骨关节炎风险预警模型特征重要性评分

    Figure  3.  Osteoarthritis risk warning model feature importance score

    表  1  骨关节炎风险预警模型入模特征描述性分析

    Table  1.   Descriptive analysis of risk warning model for osteoarthritis

    变量名 是否骨关节炎
    无骨关节炎 有骨关节炎
    性别[例(%)] 女性 21 414(57.9) 2 115(64.1)
    男性 15 550(42.1) 1 182(35.9)
    吸烟状况[例(%)] 不吸烟 27 326(73.9) 2 283(69.2)
    已戒烟 1 817(4.9) 249(7.6)
    吸烟 3 503(9.5) 325(9.9)
    缺失 4 318(11.7) 440(13.3)
    饮酒情况[例(%)] 不饮酒 25 761(69.7) 2 472(75.0)
    已戒酒 4 364(11.8) 210(6.4)
    饮酒 1 930(5.2) 152(4.6)
    缺失 4 909(13.3) 463(14.0)
    饮食荤素平衡[例(%)] 5 787(15.7) 794(24.1)
    31 177(84.3) 2 503(75.9)
    是否高血压[例(%)] 14 301(38.7) 922(28.0)
    22 663(61.3) 2 375(72.0)
    肢体外伤[例(%)] 34 283(92.7) 2 784(84.4)
    2 681(7.3) 513(15.6)
    年龄(x±s,岁) 72.5±7.7 71.3±6.7
    身高(x±s,cm) 159.8±8.4 159.1±8.4
    体重(x±s,kg) 63.7±10.8 64.3±10.9
    BMI(x±s) 24.8±3.4 25.2±3.4
    每次锻炼时间(x±s,min) 40.8±20.2 38.7±14.4
    高密度脂蛋白(x±s,mmol/L) 1.3±0.3 1.5±0.3
    低密度脂蛋白(x±s,mmol/L) 2.9±0.9 3.0±0.9
    总胆固醇(x±s,mmol/L) 4.8±1.1 5.2±1.0
    下载: 导出CSV

    表  2  骨关节炎风险预警模型评价指标

    Table  2.   Evaluation index of osteoarthritis risk warning model

    数据集 准确率(%) 精确率(%) 召回率(%) F1_score KS值 AUC
    训练集 94 69 71 0.69 0.42 0.86
    测试集 92 71 65 0.68 0.48 0.82
    下载: 导出CSV
  • [1] 中华医学会骨科学分会关节外科学组. 骨关节炎诊疗指南(2018年版)[J]. 中华骨科杂志, 2018, 38 (12): 705-715. doi: 10.3760/cma.j.issn.0253-2352.2018.12.001

    Group of Joint Surgery, Chinese Society of Osteology. Clinical Guidelines for Osteoarthritis (2018 edition)[J]. Chinese Journal of Orthopaedics, 2018, 38 (12): 705-715. doi: 10.3760/cma.j.issn.0253-2352.2018.12.001
    [2] 郑双, 徐建华, 黄淑婷, 等. 某三甲医院148例膝骨关节炎患者就医及治疗现状分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2015, 19(1): 91-92, 106. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JBKZ201501024.htm

    ZHENG S, XU J H, HUANG S T, et al. Cross-sectional study of the hospitalizing behavior and therapeutic status of 148 knee osteoarthritis patients in a third-level first-calss hospital[J]. Chinese Journal of Disease Control & Prevention, 2015, 19(1): 91-92, 106. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JBKZ201501024.htm
    [3] CROSS M, SMITH E, HOY D, et al. The global burden of hip and knee osteoarthritis: Estimates from the global burden of disease 2010 study[J]. Ann Rheum Dis, 2014, 73(7): 1323-1330. doi: 10.1136/annrheumdis-2013-204763
    [4] 任燕, 石娅娅, 谭波, 等. 中国人群膝骨关节炎危险因素的Meta分析[J]. 现代预防医学, 2015, 42(12): 2282-2284, 2292. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF201512053.htm

    REN Y, SHI Y Y, TAN B, et al. Meta-analysis of the risk factors for knee osteoarthritis among the Chinese population[J]. Modern Preventive Medicine, 2015, 42(12): 2282-2284, 2292. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF201512053.htm
    [5] 陈颂春, 王欣欣, 高翔. 膝骨关节炎危险因素的系统评价与Meta分析[J]. 老年医学与保健, 2016, 22(6): 405-410. doi: 10.3969/j.issn.1008-8296.2016.06.23

    CHEN S C, WANG X X, GAO X. Risk Factors for Knee Osteoarthritis: a Systematic Review and Meta-analysis[J]. Geriatrics & Health Care, 2016, 22(6): 405-410 doi: 10.3969/j.issn.1008-8296.2016.06.23
    [6] 杨迎春, 于晓璐, 顾海伦, 等. 辽宁省某三甲医院膝关节骨性关节炎患者常见影响因素的调查[J]. 现代预防医学, 2018, 45(8): 1516-1519. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF201808046.htm

    YANG Y C, YU X L, GU H L, et al. Survey of influencing factors on patients with knee osteoarthritis in a hospital of Liaoning province[J]. Modern Preventive Medicine, 2018, 45(8): 1516-1519. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF201808046.htm
    [7] 沈锋, 夏正明, 周满春. 广州市南石头社区中老年群体膝骨关节炎的危险因素分析[J]. 江西医药, 2019, 54(2): 144-146. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JXYY201902021.htm

    SHEN F, XIA Z M, ZHOU M C. Risk factors analysis of knee osteoarthritis in the aged population in Nanshitou Community, Guangzhou City[J]. Jiangxi Medical Journal, 2019, 54(2): 144-146. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JXYY201902021.htm
    [8] 张洪逵, 陈国华, 叶壮益. 膝骨关节炎发生的影响因素分析[J]. 实用中西医结合临床, 2018, 18(7): 120-121. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SZXL201807066.htm

    ZHANG H K, CHEN G H, YE Z Y. Analysis of influencing factors of knee osteoarthritis[J]. Practical Clinical Journal of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, 2018, 18(7): 120-121. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SZXL201807066.htm
    [9] 许永超. 基于多标签体检数据的疾病风险分析方法研究[D]. 郑州: 郑州大学, 2017.

    XU Y C. Study on disease risk analysis method based on multi-label physical examination data[D]. Zhengzhou: Zhengzhou University, 2017.
    [10] 夏涛, 徐辉煌, 郑建立. 基于机器学习的冠心病住院费用预测研究[J]. 智能计算机与应用, 2019, 9(5): 35-39. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXZ201905008.htm

    XIA T, XU H H, ZHENG J L. Prediction of hospitalization expenses for coronary heart disease based on machine learning[J]. Intelligent Computer and Applications, 2019, 9(5): 35-39. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXZ201905008.htm
    [11] 安莹, 黄能军, 杨荣, 等. 基于深度学习的心血管疾病风险预测模型[J]. 中国医学物理学杂志, 2019, 36(9): 1103-1112. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YXWZ201909021.htm

    AN Y, HUANG N J, YANG R, et al. Deep learning-based model for risk prediction of cardiovascular diseases[J]. Chinese Journal of Medical Physics, 2019, 36(9): 1103-1112. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YXWZ201909021.htm
    [12] 彭佳丽, 刘春容, 李旭, 等. 采用XGBoost和随机森林探索中国西部女性乳腺癌危险因素[J]. 现代预防医学, 2020, 47(1): 1-4. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF202001001.htm

    PENG J L, LIU C R, LI X, et al. Applying XGBoost and random frost to explore the risk factors of breast cancer among western Chinese women[J]. Modern Preventive Medicine, 2020, 47(1): 1-4. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDYF202001001.htm
    [13] 李占山, 刘兆赓. 基于XGBoost的特征选择算法[J]. 通信学报, 2019, 40(10): 101-108. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TXXB201910010.htm

    LI Z S, LIU Z G. Feature selection algorithm based on XGBoost[J]. Journal on Communications, 2019, 40(10): 101-108. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TXXB201910010.htm
    [14] 岳鹏, 侯凌燕, 杨大利, 等. 基于XGBoost特征选择的疾病诊断XLC-Stacking方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 136-141. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSGG202017020.htm

    YUE P, HOU L Y, YANG D L, et al. XLC-Stacking Method for Disease Diagnosis Based on XGBoost Feature Selection[J]. Computer Engineering and Applications, 2020, 56(17): 136-141. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSGG202017020.htm
    [15] RASHEED Z, RASHEED N, Al-SHOBAILI H A, et al. Epigallocatechin-3-O-gallate up-regulates microRNA-199a-3p expression by down-regulating the expression of cyclooxygenase-2 in stimulated human osteoarthritis chondrocytes[J]. J Cell Mol Med, 2016, 20(12): 2241-2248.
    [16] 卢敏强, 钟庆, 贾兆锋, 等. 雌激素与骨关节炎[J]. 国际骨科学杂志, 2018, 39(1): 41-44. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GWGK201801015.htm

    LU M Q, ZHONG Q, JIA Z F, et al. Estrogen and osteoarthritis[J]. International Journal of Orthopaedics, 2018, 39(1): 41-44. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GWGK201801015.htm
    [17] 沈明球, 刘俊昌, 王新军, 等. 新疆北疆牧区维、哈、汉族膝骨性关节炎致病因素的流行病学调查[J]. 中国组织工程研究, 2015, 19(29): 4614-4618. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDKF201529007.htm

    SHEN M Q, LIU J C, WANG X J, et al. An epidemiological investigation on the pathogenic factors of knee osteoarthritis in Uygur, Kazakh and Han populations in pastoral areas of northern Xinjiang Uygur Autonomous Region, China[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2015, 19(29): 4614-4618. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDKF201529007.htm
    [18] LIU Y, ZHANG H F, LIANG N X, et al. Prevalence and associated factors of knee osteoarthritis in a rural Chinese adult population: An epidemiological survey[J]. BMC Public Health, 2016, 16: 94.
    [19] ANTONY B, VENN A, CICUTTINI F, et al. Correlates of knee bone marrow lesions in younger adults[J]. Arthritis Res Ther, 2016, 18: 31
    [20] 石银朋, 奚阳, 张志毅, 等. 血脂对骨关节炎影响研究进展[J]. 中国实用内科杂志, 2020, 40(1): 67-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SYNK202001016.htm

    SHI Y P, XI Y, ZHANG Z Y, et al. Research progress in the effect of blood lipids on osteoarthritis[J]. Chinese Journal of Practical Internal Medicine, 2020, 40(1): 67-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SYNK202001016.htm
    [21] 吴鹏, 茆军. 代谢组学在中医药治疗膝骨关节炎中应用的研究进展[J]. 中国医药, 2021, 16(9): 1420-1422. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGYG202109032.htm

    WUP, MAO J. Research progress on metabolomics in the treatment of knee osteoarthritis with traditional Chinese medicine[J]. China Medicine, 2021, 16(9): 1420-1422. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGYG202109032.htm
    [22] 陈江水, 杨华瑞, 方志, 等. 脂质代谢异常与骨关节炎关系研究进展[J]. 海南医学, 2018, 29(5): 682-684. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HAIN201805029.htm

    CHEN J S, YANG H R, FANG Z, et al. Relationship between abnormal lipid metabolism and progression of osteoarthritis[J]. Hainan Medical Journal, 2018, 29(5): 682-684. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HAIN201805029.htm
  • 加载中
图(3) / 表(2)
计量
  • 文章访问数:  122
  • HTML全文浏览量:  85
  • PDF下载量:  16
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-18
  • 网络出版日期:  2023-02-07

目录

    /

    返回文章
    返回