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儿童抽动障碍风险预测模型的建立与评价研究

【摘要】目的建立儿童抽动障碍(ticdisorder,TD)风险预测模型，为临床

诊疗提供依据。方法基于文献检索和数据挖掘，初步筛选TD常见危险因素。选

取2022年12月至2023年8月辽宁中医药大学附属医院门诊共353例儿童资料,

年龄6〜16岁，根据是否患有TD分为两进行常见危险因素调查。基于调查结

果，采用10种机器学习算法建立并比较TD发生风险预测模型：决策树(decis

iontree,DT)、线性支持向量机(linearSVC)、随机森林(randomforest,

RF)、线性判别分类(lineardiscriminantanalysis,LDA)、梯度提升(gr

adientboosting)、伯努利朴素贝叶斯(bernoulliNB)、随机梯度下降(s

tocasticgradientdescent,SGD)、AdaBoost、XGBoost、逻辑回归(Log

isticregression,LR)。结果TD儿童在性另叭情绪、学习困难度、朋友关系、

饮食类型、偏食习惯、每日看电子产品时长、入睡情况、反复呼吸道感染、过敏

性疾病、高热惊厥史、脑部疾病或脑外伤、母亲妊娠年龄、孕期不良生活史、宫

内发育不良、父母间关系、教育及抚养方式、家族精神疾病史等方面与非TD儿

童差异有统计学意义(P0.05)o最优TD风险预测模型为SGD模型，准确度0.

85、受试者工作特征曲线(R0C)曲线下面积(AUC)为0.918、敏感度0.814、

特异度0.886O对模型贡献度前五位的危险因素为：教育方式、性别、情绪状态、

家族精神疾病史、每日看电子产品时长。结论研究中基于SGD算法的风险预测

模型为最优拟合预测模型，具有一定预测价值，为临床诊疗提供依据。

【关键词】抽动障碍；危险因素；特征分析；预测模型

抽动障碍(ticdisorder,TD)是一种起病于儿童和青少年时期，以突然、

快速、反复、无节律地运动、发声抽动为主要表现的神经发育障碍性疾病［1］。

多见于学龄前及学龄儿童，严重影响儿童学习成绩和社会功能。社会环境及生物

心理因素可能是TD发生发展的主要危险因素。应用机器学习方法建立存在复杂

因素的疾病风险预测模型，评估TD影响因素的风险特征、筛选出最优的TD风险

预测模型［2］,可能对预测儿童TD的发生及尽早建立诊疗方案至关重要。

1资料与方法

1.1研究对象

回顾性选取2022年12月至2023年8月于辽宁中医药大学附属医院就诊的

TD与正常儿童共353例，年龄6〜16岁。通过门诊医生根据《美国精神障碍诊

断与统计手册》第5版（DSM5）进行临床诊断。排除共患注意力缺陷多动障碍、

睡眠障碍、特定阅读障碍、双相障碍、孤独症、功能性构音障碍等干扰风险因素

调查结果的神经、精神系统疾病和躯体器质性疾病。正常儿童为体检或前来咨

询的正常儿童。研究通过辽宁中医药大学附属医院伦理委员会批准［2022102FS

（KT）-076-02］o

1.2资料收集

基于文献检索和数据挖掘，初步筛选TD常见风险因素［3-5］:（1）基本

信息：性别，年龄；（2）个人生活：饮食偏嗜、形体胖瘦、入睡情况、电子产

品使用时长、过敏性疾病、高热惊厥史、脑外伤史、出生体重、出生性窒息、宫

内发育不佳（脐带绕颈、宫内窘迫）；（3）父母及家庭：母亲孕期疾病（高血

压、先兆子痫、糖尿病、心脏病、甲状腺功能减退）、孕期用药史、孕期不良生

活史（情绪低落、吸烟、饮酒）、分娩方式、流产史、家庭月收入情况、父母文

化程度及感情关系、孩子抚养及教养方式、搬迁次数；（4）遗传因素：父母、

同胞及隔代亲属精神疾病史。采用统一设计的信息问卷，由经专业培训的调查员

对研究对象进行问卷调查。

1.3数据处理

排除具有缺失值的问卷3例，保留填写完整的结果共353例。提取合并问卷

信息，转换为定量或定性格式，如过敏性鼻炎、过敏性皮炎、哮喘等疾病数量合

为过敏性疾病数；母亲孕期患有高血压、先兆子痫、糖尿病、心脏病、甲状腺功

能减退等疾病数量合为孕期疾病数。孕期情绪低落、吸烟或被动吸烟、酗酒、熬

夜情况的数量合为孕期不良生活史。儿童宫内发育迟缓或不良、脐带绕颈、宫内

窘迫情况的数量合为宫内发育不良。家族中父母、同胞及隔代亲属患有TD等精

神疾病的人数合为家族精神疾病史。父母文