Risk factor mining and prediction of urine protein progression in chronic kidney disease: a machine learning- based study

Yufei Lu; Yichun Ning; Yang Li; Bowen Zhu; Jian Zhang; Yan Yang; Weize Chen; Zhixin Yan; Annan Chen; Bo Shen; Yi Fang; Dong Wang; Nana Song; Xiaoqiang Ding

doi:10.1186/s12911-023-02269-2

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Yufei Lu Yichun Ning Yang Li Bowen Zhu Jian Zhang Yan Yang Weize Chen Zhixin Yan Annan Chen Bo Shen Yi Fang Dong Wang Nana Song Xiaoqiang Ding

출처: Springer Science and Business Media LLC BMC Medical Informatics and Decision Making 23(1)

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Compared with the clinical single kidney function evaluation indicators (eGFR, Scr), the machine learning model proposed in this study improved the prediction accuracy of CKD progression by 17.6% and 24.6%, respectively, and the AUC was improved by 0.250 and 0.236, respectively. Our framework can achieve a good predictive interpretation and provide effective clinical decision support.

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