ty -jour a2 -grosset，让·弗朗索瓦（Jean -francois au） - 埃里哈玛斯·朱尼尔（ElihimasJúnior），ubiracéfernandoau -couto -couto -couto，jamila pinho au -pereira- pereira，wallace au -barros de oliveira au -barros de oliveirasá，米歇尔·帕莫·帕莫·帕莫·帕莫·帕普·帕姆·帕姆·菲尔·弗拉兰（Michel Pompeu -tenório -tenório -tenourio -egiare）Carrilho AU - Cabral, Diogo Buarque Cordeiro AU - Alencar, Saulo Barbosa Vasconcelos AU - Feitosa, Saulo José da Costa AU - Claizoni dos Santos, Thais Oliveira AU - Santos Elihimas, Helen Conceição dos AU - Alves, Emilly Pereira AU - José de CarvalhoLima，Marcio au -Branco Cavalcanti，Frederico Castelo au -Schwingel，Paulo Adriano PY -2020 DA -2020/08/19 TI-机器学习应用程序中的逻辑回归模型，以预测老年肾脏移植物，肾脏较差后，肾脏肾脏较差后，移植：老年KTBOT SP -7413616 VL -2020 AB- 背景。肾脏替代疗法（RRT）是全球公共卫生问题。肾脏移植（KT）是老年患者的寿命和生活质量的最佳治疗方法。 目标。主要终点是通过分析肾功能恶化，蛋白尿，移植物丢失和KT后一年的肾功能恶化，涉及的风险协变量来比较老年人与年轻的KT接受者。次要终点是基于逻辑回归创建一个机器人，能够预测老年接受者在KT后一年发展肾功能较差的可能性。 方法。对队列的单一回顾性分析是对年龄≥60岁和<60岁的个体进行的。我们分析了2017年1月至2017年12月的KT接收者的病历，在KT之后的一年后进行了随访时间。我们使用多变量的逻辑回归来估计老年人与年轻接受者的优势比，该比率比人口统计学，临床，实验室，数据前和KT后以及死亡以及死亡。 结果。包括18名老年人和100名年轻的KT接受者。两组之间移植前的免疫变量相似。没有显着差异（ p > 0.05 在KT之后，在实验室数据平均值以及糖尿病，高血压，急性排斥，巨细胞病毒，多瘤病毒和尿感染的患病率上观察到了两组之间。KT后一年，肌酐清除率更高（ p = 0.006) in youngers (70.9 ± 25.2 mL/min/1.73 m²）与老年人（53.3±21.1 ml/min/1.73 m²）。死亡结果比较没有差异。在协变量之间的多变量分析易感慢性肾脏疾病流行病学合作（CKD-EPI）方程<60 mL/min/1.73 m/1.73 m²具有≥60岁的统计显着性（ p = 0.01) and reduction in serum haemoglobin ( p = 0.03). The model presented goodness-fit in the evaluation of artificial intelligence metrics (precision: 90%; sensitivity: 71%; and F ₁得分：0.79）。 结论。老年KT接受者的肾功能低于年轻的KT接受者。然而，年龄≥60岁的患者保持了足够的肾功能以保持透析。此外，学习机器的应用建造了一个机器人（老年KTBOT），以预测老年人群的肾功能较差的可能性一年后。SN -2090-2204 UR -https：//doi.org/10.1155/2020/7413616 do -10.1155/2020/7413616 JF-老化研究杂志PB- Hindawi KW -er -er- ER-