基于多层感知神经网络的肾小球滤过率评估模型的开发和验证

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目的

基于多层感知(multilayer perceptual,MP)神经网络技术开发用于评估肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)的神经网络模型,并与改良版中国基于肌酐的GFR评估公式(C-GFRcr)和美国慢性肾脏疾病流行病学协作组(Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration,CKD-EPI)基于肌酐的GFR评估公式(CKD-EPIcr公式)对比,探讨MP神经网络模型评估GFR的临床适用性。

方法

以开发改良版中国基于肌酐的GFR评估公式所用的684例慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)患者作为研究对象,随机选择其中454例患者资料作为开发组,以剩余230例作为测试组,建立MP神经网络GFR评估模型,以国际公认的参考标准双血浆法GFR作为参考值(rGFR),对改良版中国基于肌酐的GFR评估公式计算的GFR(C-GFRcr)、CKD-EPIcr公式计算的GFR(EPI-GFRcr)以及MP神经网络模型评估的GFR(M-GFRcr)进行相关性、平均偏差、绝对偏差的平均值、精确度和准确性的比较。

结果

684例CKD患者中男性352例,女性332例,年龄(49.9±15.8)岁。M-GFRcr与rGFR相关性最高(皮尔逊相关系数=0.93,P

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