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针对上述问题，建立预警模型以估计患者的重度气流受 难指数评分（mMRC） ［6］ 评估 COPD 患者的呼吸困难
限风险可能是一种替代方案。然而，目前少见有较佳预 严重程度。mMRC 为改良英国 MRC，共有 0~4 级。0 级：
测性能及临床应用潜力的预警模型报道。因此，本研究 只有在剧烈活动时感到呼吸困难；1 级：平地快步行走
构建了基于机器学习的 COPD 患者重度气流受限程度的 或步行小坡时出现气短；2 级：由于气短，平地行走时
风险预警模型，为 COPD 的临床评估及治疗提供技术工 比同龄人慢或者需要停下来休息；3 级：在平地行走约
具及参考依据。 100 m 或数分钟后需要停下喘气；4 级：因为严重呼吸
1 对象与方法 困难而不能离开家，或在穿脱衣服时出现呼吸困难。
1.1 研究对象 采用横断面设计调查 2019 年 1 月至 1.2.4 肺功能检查与重度气流受限的确定 采用德国耶
2020 年 6 月四川省某三甲医院的 COPD 住院患者。纳 格（Master Screen PFT System）肺功能仪，经环境参数
入标准：（1）符合慢性阻塞性肺疾病全球倡议（GOLD） 定标、容量定标和气体定标后，测定受试者肺功能通气
2019 版 COPD 的诊断标准 ［5］ ；（2）近一个月内做过 情况。
肺功能检查；（3）年龄≥ 18 岁；（4）自愿参与本研 参考 GOLD（2019 版）指南 ［5］ ，本研究采用肺功
究且签署知情同意书。排除标准：（1）存在 COPD 合 能指标中第 1 秒用力呼气量占预计值的百分比（FEV 1 %）
并其他通气和限制性通气功能障碍的呼吸系统疾病； 来判定 COPD 患者气流受限程度，轻度气流受限为
（2）存在严重的视、听障碍而无法交流；（3）有严重 FEV 1 % ≥ 80%；中度气流受限为 50% ≤ FEV 1 %<80%；
心、肝、肾等器质性疾病。 重度气流受限为 30% ≤ FEV 1 %<50%；极重度气流受限
1.2 研究方法 为 FEV 1 %<30%。
1.2.1 收集一般临床指标 一般临床指标调查表由研究 为建立风险模型，以 FEV 1 %=50% 为临界阈值，
者根据文献回顾和临床经验自行设计，内容包括：（1） 将患者分为有重度气流受限风险者（重度、极重度
一般资料：性别、年龄、病程分期（稳定期、急性加重 FEV 1 %<50%）赋值为 1，无重度气流受限风险者（轻度、
期）、体质指数（BMI）、受教育程度。（2）疾病因素： 中度 FEV 1 % ≥ 50%）赋值为 0。
哮喘症状（有、无）、喘息（有、无）、呼吸困难（有、 1.3 质量控制 由经统一培训考核合格的 1 名硕士研
无）、食欲不振（有、无）、咳嗽（有、无）、咳嗽描述、 究生、1 名肺功能技师和 4 名本科且有 5 年以上呼吸科
痰液描述、痰液性状描述、症状高发时间、急性发作次 工作经验的护士组成科研小组进行问卷设计、问卷调查、
数、距上次急性发作时间、致病因素、急性发作住院史 肺功能检查。问卷使用统一指导语，由患者匿名填写。
（有、无）及次数、急性发作门诊就诊（有、无）、全 若遇患者无法自行填写，由调查员不予任何诱导下诵读
身使用激素（有、无）、合并呼吸衰竭（有、无）、合 问卷条目，再让患者独立做出条目结果判断。肺功能检
并肺心病（有、无）、合并肺性脑病（有、无）、营养 查采用相同设备和相同技师规范检测。调查完毕后，当
代谢异常（有、无）、心血管疾病（有、无）、其他疾 场回收问卷。数据录入、脱敏及分析并非相同人员，调
病史（有、无）、COPD 家族史（有、无）、吸烟史（有、 查员双人录入问卷结果，另一成员对数据进行脱敏处理
无）、吸氧（有、无）、每日吸氧时间、吸氧流量、吸 后交予数据分析人员。本研究对 20 例 COPD 患者进行
氧方式、使用经皮血氧饱和度监测仪（有、无）、血氧 预调查，在预调查实施过程中存在的问题加以修改完善。
饱和度值、无创通气使用（有、无）、每天无创通气时 完善后，开始正式调查与数据收集。
间、无创通气方式、佩戴面罩（有、无）、是否知晓无 1.4 伦理说明 在数据收集前，研究者将本研究的内
创呼吸机湿化罐和呼吸机管道如何消毒、营养状况、锻 容、目的告知患者，经患者同意后，获得书面知情同意
炼（有、无）、锻炼方式、每天锻炼时间、缩唇腹式呼 书。本研究仅采集患者诊断及临床信息，不采取干预措
吸（有、无）、使用吸入剂（有、无）、吸入剂种类及 施，因此患者损害风险低。
数量、长期使用吸入药物（有、无）。 1.5 数据处理 以患者重度及以上气流受限程度
1.2.2 COPD 患者病情评估 使用慢性阻塞性肺疾病评 （FEV 1 %<50%）作为模型的输出变量，其余 50 个变量
估表（COPD assessment test，CAT） ［6］ 评估 COPD 病情。 作为输入变量，进行数据处理及模型研究。
CAT 包括 8 方面内容：咳嗽、咳痰、胸闷、气促、活动 1.5.1 数据审核及初步筛选 审核数据的变量特征，并
受限、外出信心、睡眠、精力。CAT 评分总分为 40 分， 按既定规则进行初步筛选：（1）删除每列数据缺失占
总分 >30 分为病情非常严重，20 分 < 总分≤ 30 分为病 比 >90% 的变量；（2）删除每列单个类别比例 >90%
情严重，10 分 < 总分≤ 20 分为病情中等，总分≤ 10 的变量；（3）删除每列变异系数（variable coefficient，
分为病情轻度。 CV）<0.05 的变量。
1.2.3 COPD 患者呼吸困难严重程度评估 使用呼吸困 1.5.2 缺失值处理 采用不填充、简单填充、随机森林