基于LASSO变量选择联合贝叶斯网络构建恶性肿瘤相关急性肾损伤(AKI)风险预测模型

来源 :复旦学报:医学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhongguohuhu

【摘要】

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目的利用套索(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归和贝叶斯网络分析方法,构建适合肿瘤患者急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)发病风险的贝叶斯

【作者】

：

李阳陈晓泓王一梅胡家昌沈子妍沈波林静丁小强

【机构】

：

复旦大学附属中山医院肾内科

【出处】

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复旦学报:医学版

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

急性肾损伤(AKI) 恶性肿瘤 LASSO回归贝叶斯网络预测模型 acute kidney injury(AKI)malignant tumorLASSO

【基金项目】

：

复旦大学附属中山医院院级青年基金(2019ZSQN19),上海市肾脏疾病与血液净化重点实验室科研项目(14DZ2260200),上海市肾脏疾病临床医学中心科研项目(2017ZZ01015)

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目的利用套索(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归和贝叶斯网络分析方法,构建适合肿瘤患者急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)发病风险的贝叶斯网络预测模型,为早期识别高危人群,制定AKI精准预防策略提供科学依据。方法以2014年10月1日至2015年9月30日在复旦大学附属中山医院就诊的恶性肿瘤住院患者为研究对象。于医院数据管理平台收集患者年龄、性别、体重指数、既往病史、肿瘤类型/治疗、基础肝肾功能、生化和电

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