使用决策树模型评估维生素 D 缺乏的风险因素。
摘要来源：糖尿病代谢综合征。 2019 年 5 月 - 6 月；13(3):1773-1777。 Epub 2019 年 3 月 17 日。PMID：31235093
摘要作者：Kayhan Gonoodi、Maryam Tayefi、Maryam Saberi-Karimian、Alireza Amirabadi Zadeh、Susan Darroudi、Seyed Kazem Farahmand、Zahra Abasalti、Alireza Moslem、Mohsen Nematy、Gordon A Ferns、Saeid Eslami、Majid Ghayour Mobarhan
文章隶属关系：Kayhan Gonoodi
摘要：
<跨度class="sub_abstract_label">背景和目标：维生素 D（25-羟基维生素 D 或 25OHD）在多种慢性疾病的发病机制中发挥着关键作用。维生素 D 缺乏是一个常见的全球公共卫生问题。我们的目的是使用决策树算法评估与维生素 D 缺乏相关的风险因素。
方法：总共招募了 988 名 12-18 岁的青春期女孩参加研究。人口学特征、血清生化因子、所有血细胞计数参数以及锌、测量的铜、钙和 SOD 血清水平低于 20 ng/ml，70% 的女孩（618 例）被随机分配到训练组。其余 30%（285 个案例）用作评估决策树性能的测试数据集，其中包括 14 个输入变量：年龄、父亲的学业成绩。 、腰围、腰臀比、锌、铜、钙、SOD、FBG、HDL-C、RBC、MCV、MCHC、HCT 通过构建受试者工作特征 (ROC) 来评估模型的有效性。
结果：结果显示，血清Zn浓度为维生素 D 缺乏最重要的相关危险因素。使用测试数据集的敏感性、特异性、准确性和 ROC 曲线下面积 (AUC) 值分别为 79.3%、64%、77.8% 和 0.72。
结论：结果表明，血清锌水平是识别伊朗青少年维生素 D 缺乏症的重要相关风险因素女孩们。