张虹,夏中华,郑祎,章明敏

• 1:嘉兴市南湖区疾病预防控制中心

摘要(Abstract)：

目的 分析嘉兴市南湖区老年肺结核患者发现延迟情况的影响因素及机器学习预测性能，为老年肺结核发现延迟的识别和干预提供参考依据。方法 收集2014—2023年嘉兴市南湖区老年肺结核患者信息，通过χ~2检验和二元logistic回归模型分析肺结核患者发现延迟影响因素；构建3种机器学习模型评估其预测性能。采用夏普利加性解释（SHAP）值评估各变量的重要性。结果 上半年出现症状、病原学阴性是老年肺结核患者发现延迟的危险因素（OR=1.498、1.496,P<0.05）。3种模型中，梯度提升决策树（GBDT）模型准确率最高，测试集准确率为76.9%;CatBoost模型的曲线下面积（AUC）最高，测试集AUC值为0.739。年龄和职业是对GBDT模型最重要的影响因素，其SHAP绝对均值分别为19.7、17.6。结论 嘉兴市南湖区老年肺结核患者发现延迟问题较为突出，建议通过多渠道开展科普宣传。

关键词(KeyWords)： 肺结核;发现延迟;老年人

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 张虹,夏中华,郑祎,章明敏

DOI: 10.19568/j.cnki.23-1318.2026.04.0020

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