基于LASSO logistic回归的早泄患者预测模型

作者：张杨; 张磊; 袁建林; 陈长生^*

来源：实用预防医学, 2023, 30(12): 1470-1475.

• 早泄
• 危险因素
• 预防
• LASSO logistic回归模型

目的 探讨早泄患者相关影响因素并建立基于LASSO logistic回归的早泄预测模型。方法 基于西京医院等5家医院门诊招募的男性受试者，通过问卷及量表评分结果，构建基于LASSO logistic回归的早泄患者预测模型，通过交叉验证法选择最优调和系数λ,采用赤池信息准则(Akaike information criterion, AIC)和贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion, BIC)与全变量logistic回归和逐步logistic回归进行比较，基于曲线下面积(area under curve,AUC)和校准曲线分别评价模型的区分度和准确度，并绘制列线图。结果 本研究共纳入3 180例受试者，其中早泄组有2 663例(83.7%),非早泄组有517例(16.3%)。LASSO logistic回归模型(λ=0.004),纳入的自变量为：年龄、居住地、职业、IIEF-5评分、PEDT评分和GAD-7评分；AIC=2 240.2,BIC=2 282.7,均低于全变量logistic回归(2 262.9/2 292.2)和逐步logistic回归(2 257.3/2 293.7);ROC曲线分析LASSO logistic回归模型的预测价值，其AUC为0.799,显著高于全变量logistic回归和逐步logistic回归模型，差异均有统计学意义(P<0.05)。校准曲线证实列线图模型具有较高的预测准确度。结论 利用年龄、职业、居住地、IIEF-5评分、PEDT评分、GAD-7评分，基于LASSO logistic回归建立无创列线图模型作为临床诊断早泄的量化工具，具有较高的诊断效能，值得推广应用。

• 单位
  西京医院; 中国人民解放军空军军医大学