【摘 要】
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目的 构建并评价孤独症谱系障碍（ASD）儿童合并智力功能缺陷的GBM预测模型,以期为该群体的早期筛查提供新视角。方法 2017年1月—2021年12月,选取浙江大学医学院附属儿童医院明确诊断为ASD的241名儿童纳入分析。本研究使用社会人口学与行为观察数据训练了GBM的预测模型,并与传统的Logistic回归（LR）对比。超参数调整使用网格搜索与十折交叉验证,特征选择使用交叉验证的LASSO方法,
【机 构】
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浙江大学医学院附属儿童医院发育行为科/国家儿童健康与疾病临床医学研究中心
【基金项目】
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浙江省自然科学基金（LGF20H090015）；
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目的 构建并评价孤独症谱系障碍（ASD）儿童合并智力功能缺陷的GBM预测模型,以期为该群体的早期筛查提供新视角。方法 2017年1月—2021年12月,选取浙江大学医学院附属儿童医院明确诊断为ASD的241名儿童纳入分析。本研究使用社会人口学与行为观察数据训练了GBM的预测模型,并与传统的Logistic回归（LR）对比。超参数调整使用网格搜索与十折交叉验证,特征选择使用交叉验证的LASSO方法,模型性能评价使用区分度与校准度。可解释性分析采用SHAP方法。结果 在241例ASD儿童中,98例（40.66%）合并智力功能缺陷。LASSO特征选择筛选出语言能力、母亲学历、行为观察时的年龄、刻板语言、指物和（或）姿势、主动表达社交意向的品质、不寻常感官兴趣、重复行为或刻板兴趣共计8个预测变量。特征选择前后的LR和GBM模型都能较好区分ASD儿童是否合并智力功能缺陷。特征选择后的GBM模型曲线下面积（AUC）（0.870,95%CI:0.749～0.989）与传统LR（0.851,95%CI:0.704～0.921）接近;校准度方面,除全变量的LR校准度较差,其他模型均观测到了较好的校准度。特征重要性方面,语言能力是预测ASD儿童合并智力功能缺陷的第一重要特征。结论 特征选择后搭建的基于GBM的孤独症谱系障碍儿童合并智力功能缺陷预测模型具有良好性能,存在一定的临床应用价值。
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