基于数据挖掘研究血小板数量对血钾的影响

目的 研究血小板参数对血钾的影响,为识别血小板导致的假性高钾血症提供依据.方法 将同时送检血常规和血清生化或血浆生化的患者数据用于大数据挖掘.利用决策树模型对血小板与血清钾或血浆钾的关系进行分析,并根据血小板数量分为5组进行血清、血浆钾的比较,并分析血钾与血小板参数的关系,A～E组血小板数量分别为≤100×109/L、(101～350)×109/L、(351～711)×109/L、(712～988)×109/L、>988×109/L.利用Pearson相关性模型探究血小板参数与血钾的相关性.结果 决策树模型显示,血清钾浓度随着血小板数量的增加显著升高(P<0.01).A、B、C、D、E组血清钾分别为(4.03±0.39)mmol/L、(4.22±0.35)mmol/L、(4.34±0.38)mmol/L、(4.71±0.48)mmol/L、(5.16±0.61)mmol/L,组间相比P<0.01,血浆钾分别为(3.86±0.50)mmol/L、(3.87±0.41)mmol/L、(3.82±0.46)mmol/L、(3.83±0.49)mmol/L、(3.71±0.55)mmol/L,组间比较P=0.01.同等血小板数量组相比,血清钾高于血浆钾,且随着血小板数量的增加,差异逐渐增大.血清钾与血小板参数呈正相关.血小板>988×109/L时,17.2％的患者出现可识别性假性高钾血症.结论 血小板增多可导致血清钾测定结果升高,实验室应建立程序识别血小板增多导致的血清样本假性高钾血症.