基于隨機森林算法的高血壓合并左室舒張功能障礙預測模型的構建與分析

[摘要] 目的 通過構建隨機森林模型進行危險因素預測驗證，探討高血壓（hypertension，EH）合并左室舒張功能障礙（left ventricular diastolic dysfunction，LVDD）的影響因素。方法 選取2023年10月至2024年7月于天津中醫藥大學第二附屬醫院住院治療的EH患者300例作為研究對象。根據是否合并LVDD將其分為EH組（n=60）和LVDD組（n=240），比較兩組患者的一般資料及生化指標，采用Logistic回歸分析EH合并LVDD的影響因素，構建隨機森林模型。結果 與EH組比較，LVDD組患者的年齡、EH分級、EH危險分層、病程、合并冠心病占比、白細胞計數（white blood cells，WBC）、血小板計數（platelet，PLT）、白細胞介素（interleukin，IL）-6、總膽固醇（total cholesterol，TC）、低密度脂蛋白膽固醇（Low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、堿性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）、肌酸激酶（creatine kinase，CK）、腦鈉肽前體（pro-brain natriuretic peptide，Pro-BNP）升高，高密度脂蛋白膽固醇、白蛋白（albumin，ALB）降低（Plt;0.05）。Logistic回歸分析結果顯示，EH分級、EH危險分層、病程、合并冠心病占比、WBC、IL-6、TC、LDL-C、ALB、ALP、Pro-BNP，是EH合并LVDD的影響因素，其中ALB是保護因素。結論 IL-6、ALB、ALP、LDL-C、Pro-BNP、TC、EH分級、EH危險分層、WBC是EH合并LVDD的影響因素。

[關鍵詞] 高血壓；左室舒張功能障礙；隨機森林算法

[中圖分類號] R544""""" [文獻標識碼] A""""" [DOI] 10.3969/j.issn.1673-9701.2025.20.002

Construction and analysis of a prediction model of hypertension with left ventricular diastolic dysfunction based on the random forest algorithm

WANG Tingting， ZHOU Wei

Department of Cardiovascular Medicine， the Second Affiliated Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine， Tianjin 300143， China

[Abstract] Objective To construct a random forest model for risk factor prediction and verification， and to explore the influencing factors of hypertension（EH） combined with left ventricular diastolic dysfunction（LVDD）. Methods A total of 300 patients with EH who were hospitalized in the Second Affiliated Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine from October 2023 to July 2024 were selected as the study subjects. The patients were divided into EH group （n=60） and LVDD group （n=240） by whether LVDD was combined， the general data and biochemical indexes of two groups were compared， and the influencing factors of EH combined with LVDD were analyzed by Logistic regression， and a random forest model was constructed. Results Compared with EH group， LVDD group had an increase in age， EH grade， EH risk stratification， course of disease， proportion of coronary heart disease， white blood cells（WBC）， platelet（PLT）， interleukin（IL）-6， total cholesterol（TC）， low-density lipoprotein cholesterol（LDL-C）， alkaline phosphatase（ALP）， creatine kinase（CK）， pro-brain natriuretic peptide（Pro-BNP）， and high-density lipoprotein cholesterol and albumin （ALB） decreased （Plt;0.05）. Logistic regression analysis showed that EH grade， EH risk stratification， disease course， proportion of coronary heart disease， WBC， IL-6， TC， LDL-C， ALB， ALP， Pro-BNP were the influencing factors of EH and LVDD， and ALB was the protective factor. Conclusion IL-6， ALB， ALP， LDL-C， Pro-BNP， TC， EH grade， EH risk stratification， and WBC are the influencing factors of EH complicated with LVDD， which are helpful for early clinical prevention and treatment.

[Key words] Hypertension; Left ventricular diastolic dysfunction; Random forest algorithm

高血壓（hypertension，EH）患者動脈壓的持續升高可導致多個心、腦、腎等靶器官損害，進而造成多種嚴重并發癥^[1-2]。心臟的病理損傷主要表現在心臟后負荷增大，心肌膠原纖維增生，心肌僵硬度增加，造成心臟舒張功能障礙，最終進展為不可逆轉的心力衰竭。因此EH的盡早診斷和干預對降低心力衰竭患病率和延緩疾病進展、改善患者生活質量有重要意義。隨機森林算法是一種集成學習方法，具有較高的準確性，不僅在生物學、環境科學等領域應用廣泛，在醫學領域中，隨機森林也可提供更可靠的預測和診斷結果，降低過擬合風險，提高模型泛化能力，同時提供特征的重要性排序，幫助識別與特定疾病相關的關鍵因素^[3-5]。本研究探討EH合并左室舒張功能障礙（left ventricular diastolic dysfunction，LVDD）的影響因素，構建基于隨機森林算法的危險因素預測模型，旨在為臨床防治提供依據。

1" 對象與方法

1.1" 研究對象

選取2023年10月至2024年7月于天津中醫藥大學第二附屬醫院住院治療的EH患者300例作為研究對象，根據是否合并LVDD分為EH組（n=60）和LVDD組（n=240）。納入標準：在未使用降壓藥的情況下，非同日3次測量診室血壓，收縮壓≥140mmHg（1mmHg=0.133kPa）和（或）舒張壓≥90mmHg。患者既往EH病史，目前正在服用降壓藥物，血壓雖然低于140/90mmHg，仍診斷為EH^[4]。排除標準：①患有嚴重心、腦血管疾病者；②各種腎臟系統疾病、內分泌系統疾病等引起的繼發性EH者；③妊娠或哺乳期婦女；④患有嚴重精神疾病者；⑤臨床數據不全者。本研究經天津中醫藥大學第二附屬醫院醫學倫理委員會批準（倫理審批號：EC.AT/03.19-02/10.0）。

1.2" 研究方法

收集兩組患者的年齡、性別、EH病程、家族史、吸煙飲酒史，計算EH分級及危險因素分層。禁食8h以上，于次日晨抽取空腹靜脈血完善檢查。

觀察指標①血常規：白細胞計數（white blood cells，WBC）、紅細胞計數（red blood cells，RBC）；②肝腎功能：白蛋白（albumin，ALB）、堿性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）；③感染相關指標：Ｃ反應蛋白（C-reactive protein，CRP）、白細胞介素（interleukin，IL）-6；④血糖血脂指標：總膽固醇（total cholesterol，TC）、甘油三酯（triglycerides，TG）、高密度脂蛋白膽固醇（high-density lipoprotein，HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（low-density lipoprotein，LDL-C）；⑤心功能指標：肌酸激酶（creatine kinase，CK）、CK同工酶（CK isoenzyme，CKMB）、乳酸脫氫酶（lactate dehydrogenase，LDH）、腦鈉肽前體（pro-brain natriuretic peptide，Pro-BNP）、同型半胱氨酸（homocysteine，HCY）。

1.4" 統計學方法

采用SPSS 25.0統計學軟件對數據進行處理分析，符合正態分布的計量資料以均數±標準差（"）表示，組間比較采用t檢驗，不符合正態分布的數據以中位數（四分位數間距）[M（Q₁，Q₃）]表示，組間比較采用秩和檢驗，計數資料以例數（百分率）[n（%）]表示，組間比較采用χ²檢驗。采用Logistic回歸分析EH合并LVDD的影響因素。采用R4.3.0軟件構建隨機森林模型，采用受試者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線）分析預測價值。Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 "結果

2.1" 兩組患者的一般資料及實驗室指標比較

LVDD組患者的年齡、EH分級、EH危險分層和病程均高于EH組，合并冠心病占比亦高于EH組，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表1。與EH組患者比較，LVDD組患者的WBC、PLT、IL-6、TC、LDL-C、ALP、CK、Pro-BNP明顯升高，HDL-C、ALB明顯降低，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表2。

2.2 "影響LVDD發生的相關因素分析

Logistic回歸分析結果顯示：EH分級、EH危險分層、病程、合并冠心病占比、WBC、IL-6、TC、LDL-C、ALB、ALP、Pro-BNP是EH合并LVDD的影響因素，其中ALB是保護因素，見表3。

2.3" 隨機森林自變量篩選及模型構建

將Logistic回歸分析中顯示有統計學意義的11項影響因素代入隨機森林模型，當決策樹數量為300時，模型袋外數據錯誤率達到最低，為2.86%；十折交叉驗證結果顯示，當變量數量為9時，模型錯誤率達到最低。因此，本研究根據平均準確度下降的數值排序，選取前9項指標構建最終模型結果。構建的模型ROC曲線下面積為0.958，敏感度為98%，特異性為93%。最終模型結果表明，根據重要性排序，影響EH合并LVDD的影響因素從高到低依次為IL-6、ALB、ALP、LDL-C、Pro-BNP、TC、EH分級、EH危險分層、WBC，見圖1。

3" 討論

心臟舒張功能障礙的最終結局是射血分數保留型心力衰竭（heart failure with preserved ejection fraction，HFpEF），雖然以往研究存在差異，但HFpEF在心力衰竭中占比接近50%，病死率與射血分數降低型心力衰竭（heart failure with reduced ejection fraction，HFrEF）持平^[6-7]。EH發生后，代償機制使心臟收縮功能暫時正常，維持心輸出量水平，但舒張功能一旦受損，發生心力衰竭就變得顯著而迅速，EH患者往往更易發生HFpEF，排在其合并患病率的第一位^[8]。同時，對心臟的損害進程中，LVDD的發生和發展作為關鍵的過渡階段，比收縮功能的減退更早發生^[9]。因此，分析和探討EH合并LVDD的危險因素，對及早預防和干預進一步心臟損傷有重要意義。

LVDD廣泛存在于EH患者中，EH病程長、血壓控制欠佳是造成LVDD的風險因素^[10]。炎癥引起的應激反應和內皮功能障礙對EH的發生和進展機制由來已久，其最終進展成為HFpEF與內皮依賴性血管舒張受損有關^[11-13]。EH誘發的持續全身炎癥反應導致一氧化氮（nitric oxide，NO）生物利用度降低，通過各種機制損害心血管結構和功能^[14]。NO生物利用度降低，NO–環磷酸鳥苷–蛋白激酶G信號通路受損，導致心肌僵硬度增加^[15]。中性粒細胞的激活和急性炎癥反應的加劇誘導過度炎癥反應和組織損傷，如腫瘤壞死因子（tumor necrosis factor，TNF）-α、IL-1和IL-6的產生增加^[16]。IL-6、CRP等炎癥標志物水平的升高與有HFpEF風險的代謝綜合征患者的無癥狀LVDD獨立相關^[17]。

ALP與冠心病等主要心血管事件風險增加有關，排除合并癥干擾后，這種相關性仍持續存在^[18]，其機制可能與ALP催化脫氧核糖核酸等的去磷酸化反應，生成無機磷酸和糖、酚、醇等成分，促進血管鈣化有關^[19]。ALB是人體最豐富的循環蛋白，與心血管系統疾病關聯頗多，已成為心血管風險的獨立預測因子^[20]。本研究結果顯示LVDD患者的ALB水平低于非LVDD患者ALB為LVDD的保護因素。在心力衰竭中，ALB降低機制主要是肝臟合成減少、血管通透性增加及腎臟的丟失^[21]，也可歸因于炎癥反應及氧化應激^[22]。ALB通過選擇性抑制細胞因子誘導的血管細胞黏附分子-1的表達及增加氧自由基清除減弱炎癥反應^[23]。EH的發生和發展使機體處于全身炎癥狀態，此時由心源性慢性肝淤血引起的內源性肝損傷更易導致低白蛋白血癥^[24]。

在心力衰竭患者中，收縮、舒張功能受損都能使pro-BNP水平升高，獨立于年齡及其他合并癥^[25]。HFpEF患者由于左心室主動松弛能力降低和心室壁僵硬度增加導致心室舒張末壓升高，心肌受到牽張刺激，血漿pro-BNP濃度升高^[26]。但EFpEF病人體內無明顯血流動力學紊亂，心臟順應性改變較HFrEF患者有所改善，從而避免pro-BNP的過度上升^[27]。本研究結果表明，相對于EH組，合并LVDD時，pro-BNP水平明顯上升，但其他心肌標志物如CK、CK-MB、LDH卻并未見顯著差異，分析原因是LVDD病人病情進展較輕，病程較短，且并無明顯心臟泵血功能異常，心肌細胞和冠狀動脈無明顯缺血，從而避免過度的CK、CK-MB、LDH上調。

EH并發脂質代謝異常在臨床中十分普遍，其機制已被證實與動脈粥樣硬化進程密不可分^[28]，主要表現為TG、TC增高。高TG水平下，易致血管內皮功能失調，誘發炎癥反應，加速動脈粥樣硬化^[29]。雖然研究表明心力衰竭時心臟泵血功能受損、血液淤積，或可引起血液中血脂水平下降^[22]。但本研究中，LVDD組的血脂水平與EH組未見顯著降低，可能與病情尚處早期、患者營養狀態未明顯下降、樣本量較小等有關。研究顯示，與HFrEF患者比較，HFpEF患者血脂異常的比例更高^[31]。LDL-C是反映脂代謝的常見指標，EH與脂代謝紊亂可相互促進、相互影響。LDL-C水平過高時，可誘導產生各種細胞因子、炎性介質、生物酶等，促進炎癥細胞分化，進而參與血管內、中外膜損傷，影響血管舒縮功能，參與心血管疾病發生、進展；另一方面EH通過介導血管內皮損傷、氧化應激、炎癥反應、胰島素抵抗等過程也能影響脂代謝^[23]。血脂指標對LVDD及HFpEF患者具有一定預后預測價值，降脂治療可帶來預后的收益，但其具體機制、適用人群還需要高質量、長期研究予以明確肯定。

單中心研究等不足，結果可能存在偏倚，故需要進一步擴大研究范圍，同時選取多個不同維度樣本進行分析，進一步完善LVDD預測模型的構建。綜上，IL-6、ALP、LDL-C、Pro-BNP、TC、EH分級、EH危險分層、WBC是EH合并LVDD的危險因素，ALB是EH合并LVDD的保護因素。基于隨機森林算法構建的預測模型具有較好的預測價值，有利于篩選EH合并LVDD的高風險人群，及時采取干預措施減緩疾病進展。本研究存在樣本量較少。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2025–02–20）

（修回日期：2025–06–09）

基金項目：國家自然科學基金青年基金資助項目（82374195）；天津中醫藥大學第二附屬醫院育才計劃資助項目（YC-ZY202413）

通信作者：周巍，電子信箱：zhouweishmily@163.com