常规体检变量对幽门螺杆菌阳性的预测性能：MARS与Logistic回归模型的比较评估

《BMC Gastroenterology》：Predicting Helicobacter pylori positivity in a male health screening cohort using interpretable machine learning

　　**摘要****背景**常规收集的健康检查变量可能包含与幽门螺杆菌（*H. pylori*）阳性相关的信息，但任何预测模型必须证明其优于简单的替代方案，并且不得作为直接检测的替代品。我们在男性健康筛查队列中评估了多元自适应回归样条（MARS）和常规logistic模型。**方法**幽门螺杆菌阳性定义为观察到的13C-尿素呼气试验值至少为4.0。我们使用嵌套五折交叉验证评估了仅年龄模型、年龄加白细胞计数（WBC）模型、完整logistic模型、LASSO logistic模型和MARS模型，并进行折内特定的插补、缩放和调优。性能通过合并的折外预测进行估计，使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、精确率-召回率AUC（PR-AUC）、Brier分数、对数损失、校准和特定阈值指标。描述性比较使用非参数检验、标准化平均差异、年龄校正回归和错误发现率校正。完整病例和多重插补分析评估了缺失数据的敏感性。**结果**在4,583名男性中，1,059人（23.1%）幽门螺杆菌阳性。折外AUC分别为：仅年龄模型0.638，年龄加WBC模型0.647，完整logistic回归0.654，LASSO 0.650，MARS 0.646（95% bootstrap置信区间0.625–0.665）。MARS的PR-AUC为0.329，Brier分数为0.170，在错误发现率校正后的配对DeLong检验中未显著优于任何比较模型。在合并折外Youden阈值为0.217时，MARS的灵敏度为0.669，特异度为0.561，阳性预测值为0.314。最终加性MARS模型保留了年龄、WBC和饮酒评分。完整病例和多重插补分析未实质改善预测性能。对连续呼气试验值的探索性预测较弱（对数尺度R平方0.054）。**结论**常规收集变量对幽门螺杆菌阳性的鉴别能力有限。MARS未优于更简单的模型，不适合作为独立的筛查或诊断工具。研究结果应被视为假设生成性质，在进行任何临床应用之前需要外部评估。**试验注册**不适用。