探討基于機器學習模型對青年高血壓并發焦慮情緒的預測價值

肖海燕　楊克平

【摘要】目的 利用機器學習模型預測青年高血壓患者并發焦慮情緒的風險，評價機器學習模型對其的預測價值。方法 回顧性分析常德市第一中醫醫院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，根據患者是否存在焦慮狀態，分為無焦慮狀態組（464例）、有焦慮狀態組（215例），統計兩組患者基線資料與實驗室指標，進行單因素和多因素Logistic回歸分析篩選出青年高血壓患者并發焦慮狀態的影響因素；另將所有患者依據7∶3比例隨機分為訓練集（475例）和測試集（204例），在訓練集中運用機器學習算法構建支持向量機（SVM）、K鄰近（KNN）、分類決策樹（Decision Tree）、隨機森林（RF）、極端隨機樹（Extra Trees）、極限梯度提升（XGBoost）、機器學習算法（LightGBM）預測模型，使用測試集對預測模型進行內部驗證；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焦慮狀態的預測效能。結果 679例青年高血壓患者中，215例患者（31.66%）存在焦慮狀態。單因素分析結果顯示，與無焦慮狀態組比，有焦慮狀態組患者年齡較大，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、天冬氨酸氨基轉移酶、丙氨酸氨基轉移酶、肌酐、同型半胱氨酸水平，左心房內徑均較高；淋巴細胞計數、血紅蛋白、左心室射血分數（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、淋巴細胞計數下降、糖化血紅蛋白升高、三酰甘油升高、天冬氨酸氨基轉移酶升高、丙氨酸氨基轉移酶升高、肌酐升高、左房內徑增加及LVEF下降均是青年高血壓焦慮狀態的危險因素（均P<0.05或P<0.001）。結合多因素Logistic回歸分析結果，依據Lassso回歸進一步篩選最佳變量，按序排列的最佳變量包括三酰甘油、年齡、左房內徑、睡眠障礙、肌酐、吸煙、淋巴細胞計數及LVEF。通過上述篩選出的8個最佳變量，構建SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost、LightGBM預測模型，將構建的模型應用于測試集，繪制ROC曲線并計算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）。結論 高三酰甘油、年齡大、高左房內徑、有睡眠障礙、高肌酐、有吸煙史、低淋巴細胞計數、低LVEF均為影響青年高血壓伴焦慮狀態發生的最佳危險因素變量，采取基于機器學習算法構建的青年高血壓合并焦慮狀態的SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM預測模型中，Extra Trees模型的預測效果最好。因此，該模型可作為輔助診斷工具應用于青年高血壓患者并發焦慮狀態的篩查中，為青年高血壓這一慢性病管理提供新的臨床思路。

【關鍵詞】機器學習模型 ; 青年高血壓 ; 焦慮狀態 ; 預測模型

【中圖分類號】R421.15【文獻標識碼】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、不良生活習慣等原因導致，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病、防治中起到關鍵作用，焦慮、抑郁等不良情緒也是高血壓的主要誘因之一；同時，血壓控制不佳也可能引起焦慮，形成惡性循環[1]。因此，早期發現高血壓患者潛在的焦慮風險，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師在高血壓領域研究的熱點問題。近年來，隨著信息化數據和計算機能力的發展，機器學習已涉及概率論、統計學等多個學科，其結合了數據科學和統計技術，是從信息池中獲取目標數據的過程。機器學習可針對患者的生理和心理健康方面存在的危險與風險，進行模型構建、分析識別潛在風險因子，在此基礎上指導早期防范，降低不良生理和心理事件的發生風險[2]。已有研究報道，可通過機器學習的方法來預測疾病的發生和轉歸[3]，但目前尚未有關于預測青年高血壓患者焦慮狀態風險的臨床模型的報道。本研究旨在探討利用機器學習模型預測青年高血壓患者并發焦慮狀態的價值，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析常德市第一中醫醫院于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，根據患者是否存在焦慮狀態，分成無焦慮狀態組（464例）、有焦慮狀態組（215例）。診斷標準：參照《中國高血壓防治指南2018年修訂版》 [4]中高血壓的診斷標準，在未使用降壓藥物的情況下，不同的時間測量的血壓值達到以下標準：收縮壓≥140 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa），舒張壓≥90 mmHg。血壓測量連續測量3次以確認高血壓的診斷。焦慮狀態：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個項目，每個項目使用了0～4分的5級評分法，總分>29分表示嚴重焦慮，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。納入標準：⑴符合上述診斷標準，合并焦慮狀態組患者同時符合HAMA評分≥14分；⑵年齡在18～44歲之間；⑶臨床資料完整。排除標準：⑴合并惡性腫瘤、血液系統疾病；⑵惡性高血壓、急性或亞急性高血壓；⑶已明確診斷為繼發性高血壓。本研究經常德市第一中醫醫院醫學倫理委員會批準（倫理號：2023-12-01）。

1.2 研究方法 ⑴基線資料調查。統計所有患者性別、年齡、BMI、學歷（小學及以下、初中及高中、大專及以上）、收入水平（<3 000元/個月、3 000～6 000元/個月、>6 000～10 000元/個月、>10 000元/個月）、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實驗室指標。采集患者空腹靜脈血液4 mL，應用全自動血液細胞分析儀（深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司，型號：BC-3000Plus）檢測紅細胞計數、白細胞計數、血小板計數淋巴細胞計數；此外，采集患者空腹靜脈血液4 mL，常規抗凝后離心（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，計算三酰甘油葡萄糖指數（TyG）=ln[三酰甘油（mg/dL）×空腹血糖（mg/dL）/2]；應用血紅蛋白測定儀（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、天冬氨酸氨基轉移酶、丙氨酸氨基轉移酶、肌酐、同型半胱氨酸；應用超聲診斷儀（美國通用電氣公司，型號：Voluson E10）檢測左心室舒張期末徑、左心房內徑、左心室射血分數（LVEF）、主動脈內徑、室間隔厚度。此外，采集患者晨起中段尿液標本4 mL，經3 000 r/min轉速離心10 min，分離上清液，應用尿常規分析儀（深圳邁瑞生物醫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 ⑴焦慮狀況與分組。根據患者是否存在焦慮，分成無焦慮狀態組（464例）、有焦慮狀態組

（215例），統計兩組患者基線資料與實驗室指標，進行單因素和多因素Logistic回歸分析篩選出青年高血壓患者并發焦慮狀態的影響因素。⑵青年高血壓焦慮狀態顯著差異變量篩選。采用Lasso回歸分析篩選8個對焦慮狀態影響最大變量構建預測模型，使用R語言構建支持向量機（SVM）、K鄰近（KNN）、分類決策樹（Decision Tree）、隨機森林（RF）、極端隨機樹（Extra Trees）、極限梯度提升（XGBoost）、機器學習算法（LightGBM）預測模型。⑶預測模型建立與驗證。以篩選后變量為輸入變量，是否發生焦慮狀態為結局變量，將所有患者依據7∶3比例隨機分為訓練集（475例）和測試集（204例），在訓練集中運用機器學習算法構建預測模型，并繪制受試者工作特征（ROC）曲線并計算ROC曲線下面積（AUC）。

1.4 統計學方法 采用SPSS 22.0、R4.0.2、Excel 2013統計學軟件進行數據統計分析，計數資料采用[例（%）]表示，用χ2檢驗；計量資料采用（ x ±s）表示，兩組間比較用t檢驗；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準，影響最大的變量采用Lasso回歸法進行篩選，將篩選后的有統計學差異項目作為輸入變量，以焦慮狀態為結局變量，用R語言構建SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM7種模型，應用于測試集繪制ROC曲線并計算AUC，評估各模型在預測青年高血壓并發焦慮情緒的效能。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

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，占比為31.66%。根據患者是否存在焦慮，分成無焦慮狀態組（464例）、有焦慮狀態組（215例）。

2.2 兩組患者臨床指標比較 與無焦慮狀態組比，有焦慮狀態組患者年齡較大，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，差異均有統計學意義（均P<0.05或P<0.001），見表1。

2.3 兩組患者實驗室指標比較 與無焦慮狀態組比，有焦慮狀態組患者糖化血紅蛋白、高密度脂蛋白、三酰甘油、天冬氨酸氨基轉移酶、丙氨酸氨基轉移酶、肌酐、同型半胱氨酸、左心房內徑大小均較高；淋巴細胞計數、血紅蛋白含量、LVEF均較低，差異均有統計學意義（均P<0.05或P<0.001），見表2。

2.4 影響青年高血壓焦慮狀態多因素Logistic回歸分析 以單因素分析中差異有統計學意義的指標為自變量，青年高血壓患者并發焦慮狀態為因變量，其中年齡、高血壓病程、淋巴細胞計數、糖化血紅蛋白、三酰甘油、天冬氨酸氨基轉移酶、丙氨酸氨基轉移酶、肌酐、左房內徑及LVEF均以“原值輸入”進行賦值，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、淋巴細胞計數下降、糖化血紅蛋白升高、三酰甘油升高、天冬氨酸氨基轉移酶升高、丙氨酸氨基轉移酶升高、肌酐升高、左房內徑增加及LVEF下降是青年高血壓焦慮狀態的獨立危險因素，效應值均有統計學意義（均P<0.05或P<0.001），見表4。

2.5 各模型的預測效能比較 使用Lasso回歸法得出最優懲罰項參數（λ）=0.004 2，經最優λ篩選出coef>0的8個變量構建預測模型。依據其權重系數排序：三酰甘油、年齡、左房內徑、睡眠障礙、肌酐、吸煙、淋巴細胞計數及LVEF。將回歸分析篩選8個指標分別納入訓練集和測試集，構建SVM、KNN、Decision- Tree、RF、ExtraT rees、XGBoost及LightGBM預測模型。ROC曲線結果顯示，預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途徑，慢性高血壓可能導致自主神經系統的紊亂，進而影響心血管穩態和產生焦慮情緒。青年患者常承受著學業、工作、人際關系等各種壓力，這些心理和社交因素可導致青年患者在面對壓力時出現焦慮癥狀，同時也會影響血壓的調節機制[7]，因此明確青年高血壓患者繼發焦慮的風險因素對預防和治療均有較大的臨床價值。近年來，隨著信息化數據的發展、計算基礎設施的革命及計算能力的提升，大數據、人工智能（AI）及機器學習（ML）在醫學領域取得了長足進展。機器學習模型的訓練過程涉及特征提取、數據預處理、模型優化等步驟，常見的模型包括人工神經網絡、支持向量機、K-最近鄰、隨機森林、決策樹等模型的構建為臨床醫學病情預測提供很大助益[8]。本研究中則以青年高血壓患者臨床資料和實驗室指標結合及其學習算法構建多種預測模型，旨在為青年高血壓合并焦慮狀態的診斷預測提供指導。

本研究結果顯示，青年高血壓患者焦慮狀態的發生率在31.66%。多因素Logistic回歸分析結果顯示，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、淋巴細胞計數下降、糖化血紅蛋白升高、三酰甘油升高、天冬氨酸氨基轉移酶升高、丙氨酸氨基轉移酶升高、肌酐升高、左房內徑增加及LVEF下降均是青年高血壓焦慮狀態的危險因素。而進一步進行Lasso回歸分析，高三酰甘油、年齡大、高左房內徑、有睡眠障礙、高肌酐、有吸煙史、低淋巴細胞計數、低LVEF等指標對模型預測結果影響最大。高三酰甘油水平是代謝綜合征的標志之一，代謝綜合征的發生，可導致患者擔憂自身的健康狀況，不良情緒增加，引起焦慮狀況發生[9]。相對年齡較大的青年可能更加關注自己的健康狀況，這會增加其焦慮水平[10]。左心房擴大是心臟結構和功能異常的指標，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憂，從而增加焦慮感[11]。睡眠質量差與多種健康問題相關，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險。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，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制增加焦慮狀態的風險，尼古丁是煙草中的成分之一，其是一種強烈的中樞神經系統刺激劑。吸煙后，尼古丁會引起神經遞質的釋放，如多巴胺和內啡肽，這些物質會改變大腦的化學平衡暫時緩解焦慮癥狀，但當尼古丁的效應逐漸減退時人們可能會出現尼古丁撤退癥狀從而出現包括焦慮、煩躁等情緒[13]。淋巴細胞計數是評估人體免疫系統的重要指標，淋巴細胞在抵抗病原體和維持免疫平衡中起著關鍵作用。青年高血壓患者隨著病情的進展機體炎癥反應會逐漸加劇，再加上藥物干預會導致淋巴細胞計數持續下降，而免疫系統調節與情緒調節之間存在的相互作用，從而導致患者出現焦慮抑郁狀態[14]。LVEF是評估心臟泵血能力的一個重要指標，反映了每次心臟收縮時左心室射出的血液量占左心室內血液總量的百分比[15]。青年高血壓患者會出現心臟負荷增加、左心室肥厚等病理現象，長期的高血壓狀態會導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身體無力、疲倦、行動受限等狀態，隨著健康狀況的下降會導致患者對身體健康產生擔憂和恐懼，從而產生焦慮情緒。基于上述因素，應鼓勵吸煙者進行戒煙，提供戒煙輔助服務和支持，如尼古丁替代療法、心理咨詢等，以降低焦慮發生風險。通過飲食調節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險。對于有腎功能異常風險的患者，定期監測肌酐水平，及早發現問題并予以干預，而針對焦慮癥狀嚴重的患者，提供心理治療、認知行為療法等心理干預措施。

本研究，通過采用Logistic回歸分析，從中選擇了8個

顯著差異變量構建預測模型。此外研究還使用了SVM、KNN、Decision Tree、 RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM等模型進行統計分析，結果發現，其中表現最好的模型是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和缺失值的影響較小，并且具有一定的隨機性，這也是其性能良好的原因。進一步驗證模型的預測效果良好，表明預測模型能夠有效地模擬多因素作用下的趨勢，結果準確可靠。

綜上，高三酰甘油水平、年齡大、高左房內徑、有睡眠障礙、高肌酐、有吸煙史、低淋巴細胞計數、低LVEF等為青年高血壓伴焦慮狀態發生的最佳變量，采取基于機器學習算法構建的青年高血壓合并焦慮狀態的SVM、KNN、Decision Tree、RF、Extra Trees、XGBoost及LightGBM預測模型中，Extra Trees模型的預測效果最好。因此，該模型可作為輔助診斷工具應用于青年高血壓患者并發焦慮狀態的篩查中，為青年高血壓這一慢性病管理提供新的臨床思路。但該項研究只涉及到一個醫療中心的數據，樣本量相對較少，且是回顧性隊列研究，還需要進行更多的前瞻性隊列研究來更有效地驗證和確認研究結果。

參考文獻

叢曉榮， 秦景梅， 高莉. 心可舒片聯合降壓治療對原發性高血壓合并焦慮抑郁患者血壓和血壓變異性及焦慮抑郁程度的影響[J]. 中國醫藥， 2022， 17（6）： 814-817.

魏夢瑤， 李夢文， 許露丹， 等. 老年住院高血壓病患者認知衰弱風險預測模型的構建及驗證[J]. 中華現代護理雜志， 2023， 29（36）： 4952-4958.

龔軍，杜超，鐘小鋼，等.基于機器學習算法的原發性高血壓并發冠心病的患病風險研究[J]. 解放軍醫學雜志， 2020， 45（7）： 735-741.

《中國高血壓防治指南》修訂委員會. 中國高血壓防治指南2018年修訂版[J]. 心腦血管病防治， 2019， 19（1）： 1-44.

肖展翅， 高聚， 陳洪漢， 等. 氟哌噻噸/美利曲辛片聯合丙戊酸鎂對廣泛性焦慮障礙HAMA、PSQI評分的影響[J]. 中國臨床醫生雜志， 2015， 43（9）： 81-83.

路桃影， 李艷， 夏萍， 等. 匹茲堡睡眠質量指數的信度及效度分析[J]. 重慶醫學， 2014， 43（3）： 260-263.

王靜， 謝偉， 葉天舟， 等. 氟哌噻噸美利曲辛片聯合氨氯地平片治療高血壓伴焦慮的臨床療效觀察[J]. 藥物生物技術， 2023， 30（2）： 170-175.

黃琦， 關美嬌， 鄒彬， 等. 機器學習模型預測心臟外科手術患者術后譫妄的有效性[J]. 臨床麻醉學雜志， 2023， 39（4）： 363-369.

顧芬， 李玉梅， 侯黎莉. 輕度肺高血壓住院患者焦慮狀況及影響因素分析[J]. 護理學報， 2016， 23（4）： 18-21.

趙肖靈， 張亞琛， 李雅然， 等. 邢臺地區中青年貧困人口高血壓患病調查及相關因素分析[J]. 海南醫學， 2021， 32（14）： 1890-1893.

林萍， 崔偉鋒， 慶慧， 等. 基于隱結構模型辨證論治高血壓伴焦慮癥用藥規律研究[J]. 中國醫藥導報， 2022， 19（35）： 125-129.

彭麗娟， 程賢敏， 楊芳. 高血壓患者心理狀態的影響因素及優質護理措施研究[J]. 中國煤炭工業醫學雜志， 2015， 18（10）： 1763-1766.

金雪，于水，宋齡，等.“生命網”健康管理模式對青年高血壓患者危險分層的影響[J].長春中醫藥大學學報， 2020， 36（2）： 392-395.

鄧懷麗， 郝瑞軍， 康慧敏， 等. 抑郁癥患者外周血淋巴細胞總數與抑郁癥相關性研究[J]. 中國藥物與臨床， 2018， 18（6）： 964-965.

黃亦紅， 劉園園. 雙心模式干預對高血壓合并焦慮抑郁患者心功能的影響[J]. 中國慢性病預防與控制， 2019， 27（5）： 370-372.

作者簡介：肖海燕，大學本科，主治醫師，研究方向：心血管內科疾病。

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