探討基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型對青年高血壓并發(fā)焦慮情緒的預(yù)測價(jià)值

肖海燕　楊克平

【摘要】目的 利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測青年高血壓患者并發(fā)焦慮情緒的風(fēng)險(xiǎn)，評價(jià)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對其的預(yù)測價(jià)值。方法 回顧性分析常德市第一中醫(yī)醫(yī)院2021年12月至2023年6月期間收治的679名青年高血壓患者的臨床資料，根據(jù)患者是否存在焦慮狀態(tài)，分為無焦慮狀態(tài)組（464例）、有焦慮狀態(tài)組（215例），統(tǒng)計(jì)兩組患者基線資料與實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)，進(jìn)行單因素和多因素Logistic回歸分析篩選出青年高血壓患者并發(fā)焦慮狀態(tài)的影響因素；另將所有患者依據(jù)7∶3比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集（475例）和測試集（204例），在訓(xùn)練集中運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建支持向量機(jī)（SVM）、K鄰近（KNN）、分類決策樹（Decision Tree）、隨機(jī)森林（RF）、極端隨機(jī)樹（Extra Trees）、極限梯度提升（XGBoost）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（LightGBM）預(yù)測模型，使用測試集對預(yù)測模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證；繪制受試者工作特征（ROC）曲線評估各模型對青年高血壓患者并發(fā)焦慮狀態(tài)的預(yù)測效能。結(jié)果 679例青年高血壓患者中，215例患者（31.66%）存在焦慮狀態(tài)。單因素分析結(jié)果顯示，與無焦慮狀態(tài)組比，有焦慮狀態(tài)組患者年齡較大，吸煙、飲酒、有睡眠障礙、有高血壓病家族史、有冠心病病史、有糖尿病病史、有高血脂病史、有腦梗死病史、有腦出血病史患者占比，漢密爾頓焦慮量表（HAMA）評分，糖化血紅蛋白、高密度脂蛋白、三酰甘油、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、肌酐、同型半胱氨酸水平，左心房內(nèi)徑均較高；淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、血紅蛋白、左心室射血分?jǐn)?shù)（LVEF）水平均較低；高血壓病程較長（均P<0.05或P<0.001）。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，年齡大、有吸煙史、有飲酒史、有睡眠障礙、高血壓病程長、有高血壓病家族史、有糖尿病病史、有高血脂病史、有腦梗死病史、有腦出血病史、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)下降、糖化血紅蛋白升高、三酰甘油升高、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶升高、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶升高、肌酐升高、左房內(nèi)徑增加及LVEF下降均是青年高血壓焦慮狀態(tài)的危險(xiǎn)因素（均P<0.05或P<0.001）。結(jié)合多因素Logistic回歸分析結(jié)果，依據(jù)Lassso回歸進(jìn)一步篩選最佳變量，按序排列的最佳變量包括三酰甘油、年齡、左房內(nèi)徑、睡眠障礙、肌酐、吸煙、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)及LVEF。通過上述篩選出的8個(gè)最佳變量，構(gòu)建SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost、LightGBM預(yù)測模型，將構(gòu)建的模型應(yīng)用于測試集，繪制ROC曲線并計(jì)算ROC曲線下面積（AUC）。其中，綜合性能最佳的是Extra Trees模型，AUC值為0.996（0.991～1.000）。結(jié)論 高三酰甘油、年齡大、高左房內(nèi)徑、有睡眠障礙、高肌酐、有吸煙史、低淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、低LVEF均為影響青年高血壓伴焦慮狀態(tài)發(fā)生的最佳危險(xiǎn)因素變量，采取基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的青年高血壓合并焦慮狀態(tài)的SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM預(yù)測模型中，Extra Trees模型的預(yù)測效果最好。因此，該模型可作為輔助診斷工具應(yīng)用于青年高血壓患者并發(fā)焦慮狀態(tài)的篩查中，為青年高血壓這一慢性病管理提供新的臨床思路。

【關(guān)鍵詞】機(jī)器學(xué)習(xí)模型 ; 青年高血壓 ; 焦慮狀態(tài) ; 預(yù)測模型

【中圖分類號】R421.15【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A【文章編號】2096-3718.2024.10.0119.06

DOI：10.3969/j.issn.2096-3718.2024.10.037

青年高血壓可能由遺傳因素、不良生活習(xí)慣等原因?qū)е?，需盡早采取針對性治療，以免延誤病情。有研究表明，心理因素在高血壓發(fā)病、防治中起到關(guān)鍵作用，焦慮、抑郁等不良情緒也是高血壓的主要誘因之一；同時(shí)，血壓控制不佳也可能引起焦慮，形成惡性循環(huán)[1]。因此，早期發(fā)現(xiàn)高血壓患者潛在的焦慮風(fēng)險(xiǎn)，特別是對青年高血壓患者焦慮的防治問題，已成為心血管臨床醫(yī)師在高血壓領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。近年來，隨著信息化數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)能力的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)已涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科，其結(jié)合了數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，是從信息池中獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)可針對患者的生理和心理健康方面存在的危險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行模型構(gòu)建、分析識別潛在風(fēng)險(xiǎn)因子，在此基礎(chǔ)上指導(dǎo)早期防范，降低不良生理和心理事件的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[2]。已有研究報(bào)道，可通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來預(yù)測疾病的發(fā)生和轉(zhuǎn)歸[3]，但目前尚未有關(guān)于預(yù)測青年高血壓患者焦慮狀態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的臨床模型的報(bào)道。本研究旨在探討利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測青年高血壓患者并發(fā)焦慮狀態(tài)的價(jià)值，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析常德市第一中醫(yī)醫(yī)院于2021年12月至2023年6月期間收治的679名青年高血壓患者的臨床資料，根據(jù)患者是否存在焦慮狀態(tài)，分成無焦慮狀態(tài)組（464例）、有焦慮狀態(tài)組（215例）。診斷標(biāo)準(zhǔn)：參照《中國高血壓防治指南2018年修訂版》 [4]中高血壓的診斷標(biāo)準(zhǔn)，在未使用降壓藥物的情況下，不同的時(shí)間測量的血壓值達(dá)到以下標(biāo)準(zhǔn)：收縮壓≥140 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa），舒張壓≥90 mmHg。血壓測量連續(xù)測量3次以確認(rèn)高血壓的診斷。焦慮狀態(tài)：使用漢密爾頓焦慮量表（HAMA） [5]評估焦慮程度，該量表包含了

14個(gè)項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目使用了0～4分的5級評分法，總分>29分表示嚴(yán)重焦慮，22～29分表示明顯焦慮，14～<22分表示有焦慮，6～<14分表示存在焦慮癥狀，<6分則表示無焦慮癥狀。納入標(biāo)準(zhǔn)：⑴符合上述診斷標(biāo)準(zhǔn)，合并焦慮狀態(tài)組患者同時(shí)符合HAMA評分≥14分；⑵年齡在18～44歲之間；⑶臨床資料完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：⑴合并惡性腫瘤、血液系統(tǒng)疾??；⑵惡性高血壓、急性或亞急性高血壓；⑶已明確診斷為繼發(fā)性高血壓。本研究經(jīng)常德市第一中醫(yī)醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)（倫理號：2023-12-01）。

1.2 研究方法 ⑴基線資料調(diào)查。統(tǒng)計(jì)所有患者性別、年齡、BMI、學(xué)歷（小學(xué)及以下、初中及高中、大專及以上）、收入水平（<3 000元/個(gè)月、3 000～6 000元/個(gè)月、>6 000～10 000元/個(gè)月、>10 000元/個(gè)月）、婚姻狀況（未婚、已婚、離異或喪偶）、吸煙、飲酒、有無睡眠障礙[匹茲堡睡眠質(zhì)量評分（PSQI）>10分為存在睡眠障礙[6]]、HAMA評分、高血壓病程、高血壓病家族史、冠心病病史、糖尿病病史、高血脂病史、腦梗死病史、腦出血病史。⑵實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)。采集患者空腹靜脈血液4 mL，應(yīng)用全自動血液細(xì)胞分析儀（深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司，型號：BC-3000Plus）檢測紅細(xì)胞計(jì)數(shù)、白細(xì)胞計(jì)數(shù)、血小板計(jì)數(shù)淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)；此外，采集患者空腹靜脈血液4 mL，常規(guī)抗凝后離心（3 000 r/min，10 min）取血漿，采取全自動生化分析儀（深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司，型號：BS-350S）檢測空腹血糖、三酰甘油，采取胰島素免疫檢測胰島素（INS）水平，計(jì)算三酰甘油葡萄糖指數(shù)（TyG）=ln[三酰甘油（mg/dL）×空腹血糖（mg/dL）/2]；應(yīng)用血紅蛋白測定儀（愛科來株式會社，型號：HA-8180）檢測血紅蛋白、糖化血紅蛋白含量。應(yīng)用全自動生化分析儀檢測低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、膽固醇、白蛋白、球蛋白、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、肌酐、同型半胱氨酸；應(yīng)用超聲診斷儀（美國通用電氣公司，型號：Voluson E10）檢測左心室舒張期末徑、左心房內(nèi)徑、左心室射血分?jǐn)?shù)（LVEF）、主動脈內(nèi)徑、室間隔厚度。此外，采集患者晨起中段尿液標(biāo)本4 mL，經(jīng)3 000 r/min轉(zhuǎn)速離心10 min，分離上清液，應(yīng)用尿常規(guī)分析儀（深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司，型號：OPM-156）檢測尿蛋白、尿素氮、尿酸。

1.3 觀察指標(biāo) ⑴焦慮狀況與分組。根據(jù)患者是否存在焦慮，分成無焦慮狀態(tài)組（464例）、有焦慮狀態(tài)組

（215例），統(tǒng)計(jì)兩組患者基線資料與實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)，進(jìn)行單因素和多因素Logistic回歸分析篩選出青年高血壓患者并發(fā)焦慮狀態(tài)的影響因素。⑵青年高血壓焦慮狀態(tài)顯著差異變量篩選。采用Lasso回歸分析篩選8個(gè)對焦慮狀態(tài)影響最大變量構(gòu)建預(yù)測模型，使用R語言構(gòu)建支持向量機(jī)（SVM）、K鄰近（KNN）、分類決策樹（Decision Tree）、隨機(jī)森林（RF）、極端隨機(jī)樹（Extra Trees）、極限梯度提升（XGBoost）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（LightGBM）預(yù)測模型。⑶預(yù)測模型建立與驗(yàn)證。以篩選后變量為輸入變量，是否發(fā)生焦慮狀態(tài)為結(jié)局變量，將所有患者依據(jù)7∶3比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集（475例）和測試集（204例），在訓(xùn)練集中運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測模型，并繪制受試者工作特征（ROC）曲線并計(jì)算ROC曲線下面積（AUC）。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 22.0、R4.0.2、Excel 2013統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)數(shù)資料采用[例（%）]表示，用χ2檢驗(yàn)；計(jì)量資料采用（ x ±s）表示，兩組間比較用t檢驗(yàn)；建模組采用多因素Logistic回歸分析，P<0.05為納入多因素分析的標(biāo)準(zhǔn)，影響最大的變量采用Lasso回歸法進(jìn)行篩選，將篩選后的有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異項(xiàng)目作為輸入變量，以焦慮狀態(tài)為結(jié)局變量，用R語言構(gòu)建SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM7種模型，應(yīng)用于測試集繪制ROC曲線并計(jì)算AUC，評估各模型在預(yù)測青年高血壓并發(fā)焦慮情緒的效能。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 焦慮狀況 679例青年高血壓者中，有215例患者HAMA評分≥14分，存在焦慮狀態(tài)，占比為31.66%。根據(jù)患者是否存在焦慮，分成無焦慮狀態(tài)組（464例）、有焦慮狀態(tài)組（215例）。

2.2 兩組患者臨床指標(biāo)比較 與無焦慮狀態(tài)組比，有焦慮狀態(tài)組患者年齡較大，吸煙、飲酒、有睡眠障礙、有高血壓病家族史、有冠心病病史、有糖尿病病史、有高血脂病史、有腦梗死病史、有腦出血病史患者占比及HAMA評分均較高，高血壓病程較長，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P<0.05或P<0.001），見表1。

2.3 兩組患者實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)比較 與無焦慮狀態(tài)組比，有焦慮狀態(tài)組患者糖化血紅蛋白、高密度脂蛋白、三酰甘油、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、肌酐、同型半胱氨酸、左心房內(nèi)徑大小均較高；淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、血紅蛋白含量、LVEF均較低，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P<0.05或P<0.001），見表2。

2.4 影響青年高血壓焦慮狀態(tài)多因素Logistic回歸分析 以單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)為自變量，青年高血壓患者并發(fā)焦慮狀態(tài)為因變量，其中年齡、高血壓病程、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、糖化血紅蛋白、三酰甘油、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、肌酐、左房內(nèi)徑及LVEF均以“原值輸入”進(jìn)行賦值，分類變量賦值情況見表3；納入多因素Logistic回歸分析模型，結(jié)果顯示，年齡大、有吸煙史、有飲酒史、有睡眠障礙、高血壓病程長、有高血壓病家族史、有糖尿病病史、有高血脂病史、有腦梗死病史、有腦出血病史、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)下降、糖化血紅蛋白升高、三酰甘油升高、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶升高、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶升高、肌酐升高、左房內(nèi)徑增加及LVEF下降是青年高血壓焦慮狀態(tài)的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，效應(yīng)值均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P<0.05或P<0.001），見表4。

2.5 各模型的預(yù)測效能比較 使用Lasso回歸法得出最優(yōu)懲罰項(xiàng)參數(shù)（λ）=0.004 2，經(jīng)最優(yōu)λ篩選出coef>0的8個(gè)變量構(gòu)建預(yù)測模型。依據(jù)其權(quán)重系數(shù)排序：三酰甘油、年齡、左房內(nèi)徑、睡眠障礙、肌酐、吸煙、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)及LVEF。將回歸分析篩選8個(gè)指標(biāo)分別納入訓(xùn)練集和測試集，構(gòu)建SVM、KNN、Decision- Tree、RF、ExtraT rees、XGBoost及LightGBM預(yù)測模型。ROC曲線結(jié)果顯示，預(yù)測效能由高到低依次為ExtraT rees模型（AUC=0.996，95%CI：0.991～1.000）、SVM模型（AUC=0.988，95%CI：0.980～0.996）、XGBoos模型（AUC=0.965，95%CI：0.953～0.978）、LightGBM模型（AUC=0.944，95%CI：0.928～0.959）、KNN模型（AUC=0.863，95%CI：0.833～0.893）、RF模型（AUC=0.852，95%CI：0.820～0.884）、Decision-Tree模型（AUC=0.822，95%CI：0.787～0.857），見圖1、表5。

3 討論

高血壓和焦慮癥狀之間存在相互影響的神經(jīng)途徑，慢性高血壓可能導(dǎo)致自主神經(jīng)系統(tǒng)的紊亂，進(jìn)而影響心血管穩(wěn)態(tài)和產(chǎn)生焦慮情緒。青年患者常承受著學(xué)業(yè)、工作、人際關(guān)系等各種壓力，這些心理和社交因素可導(dǎo)致青年患者在面對壓力時(shí)出現(xiàn)焦慮癥狀，同時(shí)也會影響血壓的調(diào)節(jié)機(jī)制[7]，因此明確青年高血壓患者繼發(fā)焦慮的風(fēng)險(xiǎn)因素對預(yù)防和治療均有較大的臨床價(jià)值。近年來，隨著信息化數(shù)據(jù)的發(fā)展、計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的革命及計(jì)算能力的提升，大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）及機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了長足進(jìn)展。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程涉及特征提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型優(yōu)化等步驟，常見的模型包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、K-最近鄰、隨機(jī)森林、決策樹等模型的構(gòu)建為臨床醫(yī)學(xué)病情預(yù)測提供很大助益[8]。本研究中則以青年高血壓患者臨床資料和實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)結(jié)合及其學(xué)習(xí)算法構(gòu)建多種預(yù)測模型，旨在為青年高血壓合并焦慮狀態(tài)的診斷預(yù)測提供指導(dǎo)。

本研究結(jié)果顯示，青年高血壓患者焦慮狀態(tài)的發(fā)生率在31.66%。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，年齡大、有吸煙史、有飲酒史、有睡眠障礙、高血壓病程長、有高血壓病家族史、有糖尿病病史、有高血脂病史、有腦梗死病史、有腦出血病史、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)下降、糖化血紅蛋白升高、三酰甘油升高、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶升高、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶升高、肌酐升高、左房內(nèi)徑增加及LVEF下降均是青年高血壓焦慮狀態(tài)的危險(xiǎn)因素。而進(jìn)一步進(jìn)行Lasso回歸分析，高三酰甘油、年齡大、高左房內(nèi)徑、有睡眠障礙、高肌酐、有吸煙史、低淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、低LVEF等指標(biāo)對模型預(yù)測結(jié)果影響最大。高三酰甘油水平是代謝綜合征的標(biāo)志之一，代謝綜合征的發(fā)生，可導(dǎo)致患者擔(dān)憂自身的健康狀況，不良情緒增加，引起焦慮狀況發(fā)生[9]。相對年齡較大的青年可能更加關(guān)注自己的健康狀況，這會增加其焦慮水平[10]。左心房擴(kuò)大是心臟結(jié)構(gòu)和功能異常的指標(biāo)，可引起呼吸困難、心悸、乏力、水腫癥狀，這種情況可引起患者對健康狀況的擔(dān)憂，從而增加焦慮感[11]。睡眠質(zhì)量差與多種健康問題相關(guān)，包括高血壓和焦慮，睡眠障礙會直接影響心理健康狀況，增加焦慮和抑郁的風(fēng)險(xiǎn)。肌酐水平反映腎臟功能，而腎功能不全與高血壓和心血管疾病有關(guān)，這會增加患者的心理壓力和焦慮感[12]。吸煙可通過生理和心理機(jī)制增加焦慮狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)，尼古丁是煙草中的成分之一，其是一種強(qiáng)烈的中樞神經(jīng)系統(tǒng)刺激劑。吸煙后，尼古丁會引起神經(jīng)遞質(zhì)的釋放，如多巴胺和內(nèi)啡肽，這些物質(zhì)會改變大腦的化學(xué)平衡暫時(shí)緩解焦慮癥狀，但當(dāng)尼古丁的效應(yīng)逐漸減退時(shí)人們可能會出現(xiàn)尼古丁撤退癥狀從而出現(xiàn)包括焦慮、煩躁等情緒[13]。淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)是評估人體免疫系統(tǒng)的重要指標(biāo)，淋巴細(xì)胞在抵抗病原體和維持免疫平衡中起著關(guān)鍵作用。青年高血壓患者隨著病情的進(jìn)展機(jī)體炎癥反應(yīng)會逐漸加劇，再加上藥物干預(yù)會導(dǎo)致淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)持續(xù)下降，而免疫系統(tǒng)調(diào)節(jié)與情緒調(diào)節(jié)之間存在的相互作用，從而導(dǎo)致患者出現(xiàn)焦慮抑郁狀態(tài)[14]。LVEF是評估心臟泵血能力的一個(gè)重要指標(biāo)，反映了每次心臟收縮時(shí)左心室射出的血液量占左心室內(nèi)血液總量的百分比[15]。青年高血壓患者會出現(xiàn)心臟負(fù)荷增加、左心室肥厚等病理現(xiàn)象，長期的高血壓狀態(tài)會導(dǎo)致心肌收縮功能減弱從而造成LVEF水平下降，LVEF水平下降讓患者出現(xiàn)身體無力、疲倦、行動受限等狀態(tài)，隨著健康狀況的下降會導(dǎo)致患者對身體健康產(chǎn)生擔(dān)憂和恐懼，從而產(chǎn)生焦慮情緒?；谏鲜鲆蛩兀瑧?yīng)鼓勵吸煙者進(jìn)行戒煙，提供戒煙輔助服務(wù)和支持，如尼古丁替代療法、心理咨詢等，以降低焦慮發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。通過飲食調(diào)節(jié)或藥物治療降低同型半胱氨酸，管理三酰甘油水平和代謝綜合征。幫助患者建立良好的睡眠習(xí)慣，避免失眠和睡眠障礙，可以幫助改善心理健康狀況，減少焦慮和抑郁的風(fēng)險(xiǎn)。對于有腎功能異常風(fēng)險(xiǎn)的患者，定期監(jiān)測肌酐水平，及早發(fā)現(xiàn)問題并予以干預(yù)，而針對焦慮癥狀嚴(yán)重的患者，提供心理治療、認(rèn)知行為療法等心理干預(yù)措施。

本研究，通過采用Logistic回歸分析，從中選擇了8個(gè)

顯著差異變量構(gòu)建預(yù)測模型。此外研究還使用了SVM、KNN、Decision Tree、 RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM等模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，其中表現(xiàn)最好的模型是Extra Trees模型，AUC值（95%CI值）為0.996（0.991～1.000）。Extra Trees模型作為樹模型受離群點(diǎn)和缺失值的影響較小，并且具有一定的隨機(jī)性，這也是其性能良好的原因。進(jìn)一步驗(yàn)證模型的預(yù)測效果良好，表明預(yù)測模型能夠有效地模擬多因素作用下的趨勢，結(jié)果準(zhǔn)確可靠。

綜上，高三酰甘油水平、年齡大、高左房內(nèi)徑、有睡眠障礙、高肌酐、有吸煙史、低淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、低LVEF等為青年高血壓伴焦慮狀態(tài)發(fā)生的最佳變量，采取基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的青年高血壓合并焦慮狀態(tài)的SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM預(yù)測模型中，Extra Trees模型的預(yù)測效果最好。因此，該模型可作為輔助診斷工具應(yīng)用于青年高血壓患者并發(fā)焦慮狀態(tài)的篩查中，為青年高血壓這一慢性病管理提供新的臨床思路。但該項(xiàng)研究只涉及到一個(gè)醫(yī)療中心的數(shù)據(jù)，樣本量相對較少，且是回顧性隊(duì)列研究，還需要進(jìn)行更多的前瞻性隊(duì)列研究來更有效地驗(yàn)證和確認(rèn)研究結(jié)果。

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作者簡介：肖海燕，大學(xué)本科，主治醫(yī)師，研究方向：心血管內(nèi)科疾病。

通信作者：楊克平，博士研究生，主任醫(yī)師，研究方向：心血管內(nèi)科疾病。E-mail：30461400@qq.com