A Random Forest Algorithm for Assessing Risk Factors Associated With Chronic Kidney Disease: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence and mortality rate of chronic kidney disease (CKD) are increasing year by year, and it has become a global public health issue. The economic burden caused by CKD is increasing at a rate of 1% per year. CKD is highly prevalent and its treatment cost is high but unfortunately remains unknown. Therefore, early detection and intervention are vital means to mitigate the treatment burden on patients and decrease disease progression. OBJECTIVE: In this study, we investigated the advantages of using the random forest (RF) algorithm for assessing risk factors associated with CKD. METHODS: We included 40,686 people with complete screening records who underwent screening between January 1, 2015, and December 22, 2020, in Jing'an District, Shanghai, China. We grouped the participants into those with and those without CKD by staging based on the glomerular filtration rate staging and grouping based on albuminuria. Using a logistic regression model, we determined the relationship between CKD and risk factors. The RF machine learning algorithm was used to score the predictive variables and rank them based on their importance to construct a prediction model. RESULTS: The logistic regression model revealed that gender, older age, obesity, abnormal index estimated glomerular filtration rate, retirement status, and participation in urban employee medical insurance were significantly associated with the risk of CKD. On RF algorithm-based screening, the top 4 factors influencing CKD were age, albuminuria, working status, and urinary albumin-creatinine ratio. The RF model predicted an area under the receiver operating characteristic curve of 93.15%. CONCLUSIONS: Our findings reveal that the RF algorithm has significant predictive value for assessing risk factors associated with CKD and allows the screening of individuals with risk factors. This has crucial implications for early intervention and prevention of CKD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».