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空腹血糖正常人群中2型糖尿病及糖耐量受损的ANN预测模型研究

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目的 在空腹血糖正常人群中,应用人工神经网络(ANN)模型预测2型糖尿病(T2DM)及糖耐量受损(IGT)的发病风险.方法 收集空腹血糖正常个体的实验室检测数据,采用单因素logistic回归进行参数筛选,通过MATLAB软件构建ANN预测模型.应用ROC曲线评价预测模型的检验效能.结果 单因素logistic回归分析年龄、空腹血糖、糖化血红蛋白1c、高密度脂蛋白胆固醇、尿糖等5项指标为T2DM、IGT以及NFG人群独立危险因素(P＜0.05),作为ANN预测模型的输入参数,构建多层前馈算法预测模型.ROC曲线下面积显示ANN预测模型、糖化血红蛋白(5.7％切点)以及空腹血糖(5.6 mmol/L切点)3种方法对预测T2DM及IGT人群的发病风险,灵敏度分别是60.93％、30.20％、39.47％,约登指数分别是61.7％、17.89％、28.01％,ROC曲线面积分别是0.852、0.738、0.671.结论 ANN预测模型可评估空腹血糖正常人群中T2DM及IGT个体发病风险,用于临床辅助决策.
Artificial neural network model in predicting the risk of type 2 diabetes mellitus and impaired glucose tolerance in population with normal fasting glucose

Artificial neural networkType 2 diabetes mellitusImpaired glucose tolerancePrediction models

余璟璐、江丽莉、裴立红

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浙江省丽水市中心医院检验科,浙江323000

人工神经网络 2型糖尿病 糖耐量受损 预测模型

丽水市重点研发项目

2019ZDYF11

2023

中国卫生检验杂志
中华预防医学会

中国卫生检验杂志

影响因子：0.771
ISSN：1004-8685
年,卷(期)：2023.33(16)
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