国际耳鼻咽喉头颈外科杂志 ›› 2025, Vol. 49 ›› Issue (3): 125-.

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基于机器学习构建中老年突发性聋患者预后不良预测模型建立与验证[论著]

  

  • 出版日期:2025-05-16 发布日期:2025-06-12

  • Online:2025-05-16 Published:2025-06-12

摘要: 目的 探讨影响中老年突发性聋患者疗效的多种因素,构建并验证突发性聋预后不良的预测模型。方法 回顾性分析2020年1月至2023年12月天门市第一人民医院治疗的315例突发性聋患者的临床资料。根据纯音听阈结果,将患者分为预后不良组和预后良好组,并按照7∶3的比例随机分为建模组(n=224例)和验证组(n=91例)。纳入的指标包括生化指标、临床特征和既往病史等相关因素。采用随机森林、支持向量机、最小绝对值收敛和选择因子回归以及单因素Logistic回归分析筛选变量,并建立相应的预测模型。通过绘制列线图展示模型结果,并利用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测效果,通过校准曲线和临床决策曲线评估模型的临床适用性,最终用列线图直观展示研究结果。结果 多因素Logistic回归分析结果显示,听力曲线类型、眩晕、腔隙性脑梗死、高密度脂蛋白和糖尿病是中老年突发性聋预后不良的独立危险因素。建模组的AUC为0.81(95%CI =0.75~0.87),Hosmer-Lemeshow检验结果为χ2=8.68,P =0.48;验证组的AUC为0.79(95%CI =0.70~0.88),Hosmer-Lemeshow检验结果为χ2=6.75,P =0.66。临床决策曲线表明,在一定范围内模型可以带来临床收益,列线图可直观预测中老年突发性聋的预
后效果。结论 在临床实践中,应特别关注上述高危因素患者,并采取相应的预防措施,以降低不良预后事件的发生率,从而改善患者预后。

关键词: 机器学习, 预后, 突发性聋, 中老年人, 预测模型