来源：期刊VIP网 时间：
作者：顾枭成;刘秉政;付丽丽;陈新丽;
单位：山东大学齐鲁医学院公共卫生学院;青岛市市南区疾病预防控制中心;The university of Melbourne Parkville campus;青岛市公共卫生临床中心;山东大学齐鲁医院;
摘要：目的 分析筛选中小学生腰背痛的影响因素并建立预测模型,为中小学生腰背痛防控提供科学参考依据。方法 采用分层整群抽样的方式抽取青岛市城区的2所小学、2所初中、2所高中及1所职高学生1701名,开展腰背痛的筛查和影响因素问卷调查。筛查和判定依据主要按照《儿童青少年脊柱弯曲异常防控技术指南》进行。基于机器学习算法Lasso、Boruta及XGBoost对中小学生腰背痛影响因素进行筛选及预测模型开发,以交互式Nomogram实现可视化。采用R统计软件版本4.3.3统计分析。结果 青岛市城区中小学生腰背痛患病率为24.75%(421名)。筛选的最佳预测变量分别为对坐姿站姿的自我要求、书包的重量、每天在室内静坐的时间、平均每天的睡眠时间、在近距离用眼时多长时间休息一次眼睛、躺着或趴着看书或电子屏幕、读写时手指距离笔尖1寸、读写时眼睛距离书本超过1尺、课桌椅高度是否会根据身高调整、周末或者节假日能做到每天至少60 min及以上中高强度运动、收缩压、身高、年级等13项影响因素。预测模型训练集、测试集的AUC分别为0.78 (95%CI:0.76～0.80)、0.76 (95%CI:0.74～0.78),测试集的取得临床收益的阈值概率0.75,大于训练集0.63。结论 我们开发了一个基于机器学习中小学生腰背痛发病预测模型,并借助Nomogram实现可视化,可以为中小学生腰背痛防控提供科学的参考依据。
关键词：中小学生;;腰背痛;;机器学习;;预测模型
