| 基于机器学习的2型糖尿病与骨代谢的关联性研究（英文） |
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| 作者姓名： | 胡嘉桐 刘明晴 李红旗 岳佳音 王炜 刘际 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学技术大学信息科学技术学院,类脑智能技术及应用国家工程实验室;2. 中国科学技术大学生命科学与医学部,中国科学技术大学附属第一医院内分泌科;3. 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院;4. 中国科学技术大学生命科学与医学部,中国科学技术大学附属第一医院老年医学科;5. 中国科学技术大学生命科学学院,中国科学院脑功能与脑疾病重点实验室 |
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| 基金项目： | supported by the National Natural Science Foundation of China (31970950, 91957112)； |
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| 摘 要： | 2型糖尿病常伴有严重的并发症，包括骨代谢性疾病、肝病、肾病等，受病程、性别、年龄和个体差异的影响，没有统一的治疗模式。因此，深入分析临床数据、寻找2型糖尿病并发症数据的相关性，对2型糖尿病及其并发症的治疗具有重要的指导意义。本文以安徽省2型糖尿病患者的临床数据为基础，建立多元线性回归模型。我们的研究结果表明，影响2型糖尿病骨并发症的主要因素包括体型指数、肌酸酐、尿酸、甘油三酯和血压。有趣的是，2型糖尿病患者的腰椎骨密度增加，这表明2型糖尿病患者存在腰椎骨质增生的风险。
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| 关 键 词： | 2型糖尿病 机器学习 多元线性回归模型 骨代谢 |
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