基于决策树法构建子宫肌瘤合并高血压患者术后卵巢功能早衰的风险预测模型

目的:应用决策树卡方自动交互检测（chi-squared automatic interaction detector，CHAID）算法和二分类Logistic回归分析法分别构建子宫肌瘤合并高血压患者术后卵巢功能早衰（premature ovarian failure，POF）的风险预测模型，并对风险预测模型结果进行对比分析。方法:回顾性分析2019年1月至2022年9月浙江省台州医院收治的子宫肌瘤合并高血压患者为研究对象，应用CHAID算法和Logistic回归分析法分别建立风险预测模型，通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic，ROC）的曲线下面积（area under curve，AUC）对两种模型的预测效果进行对比评价。结果:共收集患者860人，其中术后卵巢功能早衰56人，卵巢功能早衰发生率6.51%；CHAID法和Logistic回归分析法均显示子宫肌瘤手术、高血压、吸烟或被动吸烟、POF家族史、睡眠状态、体育锻炼和人流刮宫史是POF的重要影响因素；决策树模型风险预测的正确率为88.2%，模型拟合效果较好，Logistic回归模型Hosmer-Leme-show拟合优度检验显示模型拟合较好；Logistic回归模型AUC为0.893（95% CI：0.862~0.899），决策树模型AUC为0.882（95% CI：0.856~0.899），两模型预测价值均为中等，差异无统计学意义（ Z=0.254， P>0.05）。 结论:将决策树和Logistic回归模型相结合可从不同层面发现子宫肌瘤合并高血压患者术后POF的影响因素，能更充分地了解各因素间的相互关系。子宫肌瘤合并高血压患者术后POF风险模型的建立可为子宫肌瘤合并高血压患者术后干预提供参考依据，更有效地帮助患者积极预防和减缓POF的发生发展。