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Analysis on Characteristics of Dominant Population of Osteoporosis Treated with Quanduzhong Capsules Based on "Real-world Research-machine Learning" Dual Drive
增强出版- Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae Vol. 31, Issue 14, Pages: 145-152(2025)
- 作者机构：
1.中国中医科学院 中医临床基础医学研究所，北京 100700
2.上海中医药大学 附属龙华医院，上海 200032
3.湖南科技大学 数学与统计学院，湖南 湘潭 411201
4.华北电力大学 数理系，河北 保定 071003
- 作者简介：
- 基金信息：
DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20251663
CLC： TP181;R241;R274Received：07 April 2025，
Accepted：20 May 2025，
Published Online：21 May 2025，
Published：20 July 2025
- 稿件说明：
移动端阅览
徐文源,向兴华,田雅欣等.基于“真实世界研究-机器学习”双驱动的全杜仲胶囊治疗骨质疏松症优势人群特征分析[J].中国实验方剂学杂志,2025,31(14):145-152.
XU Wenyuan,XIANG Xinghua,TIAN Yaxin,et al.Analysis on Characteristics of Dominant Population of Osteoporosis Treated with Quanduzhong Capsules Based on "Real-world Research-machine Learning" Dual Drive[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2025,31(14):145-152.
徐文源,向兴华,田雅欣等.基于“真实世界研究-机器学习”双驱动的全杜仲胶囊治疗骨质疏松症优势人群特征分析[J].中国实验方剂学杂志,2025,31(14):145-152. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20251663.
XU Wenyuan,XIANG Xinghua,TIAN Yaxin,et al.Analysis on Characteristics of Dominant Population of Osteoporosis Treated with Quanduzhong Capsules Based on "Real-world Research-machine Learning" Dual Drive[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2025,31(14):145-152. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20251663.
摘要
目的
2
利用大样本真实世界研究（RWS）数据和机器学习算法，精准分析全杜仲胶囊治疗骨质疏松症（OP）的优势人群特征，以期为临床提供科学用药指引。
方法
2
选取2020年至2021年全国162家医院依据医嘱或药品说明书指导服用全杜仲胶囊2个月的OP患者，分析患者的多维临床数据。以治疗结束后1个月访视的疗效结局视觉模拟评分量表（VAS）评分、OP症状量表总分为分级标签，选用XGBoost模型结合SHapley Additive exPlanations（SHAP）算法，计算Shapley值确定特征贡献大小及其影响方向，解析可能的优势人群特征。
结果
2
应用全杜仲胶囊治疗OP时，通过机器学习算法识别出年龄、腰背疼痛症状和血压等因素对疗效优效与非优效分级影响较大；年龄在45~60岁、基线期腰背疼痛症状评分≥6分（中位数）和基线期腰膝酸软无力症状评分≥4分（中位数）3种特征对疗效有正向影响，而基线期血压收缩压≥132 mmHg（1 mmHg≈0.133 kPa）、舒张压≥85 mmHg和体质量指数（BMI）分级达到“超重及肥胖”对疗效有负向影响。
结论
2
通过“RWS-机器学习”双驱动的研究方式明确全杜仲胶囊治疗OP的优势人群主要存在6种特征，而同时具备3种及以上的患者更容易被归类为优效人群，呈现更显著的临床优势。
Abstract
Objective
2
Leveraging large-scale real-world data and machine learning algorithms， this study conducted a precision analysis to identify the characteristics of the optimal population benefiting from Quanduzhong capsules in treatment of osteoporosis（OP）， thereby providing evidence-based guidance for clinical practice.
Methods
2
The data were derived from 1 144 screened patients across 162 hospitals in China between 2020 and 2021， who received Quanduzhong capsules for two months under medical prescription or package insert guidance， and multidimensional clinical data of the patients were analyzed. Efficacy outcomes， including visual analogue scale （VAS） scores and OP symptom scores， served as classification labels. The XGBoost model coupled with SHAP（SHapley Additive exPlanations） quantified feature contributions through Shapley values， determining their magnitude and directional effects， thereby enabling the identification of potential optimal population characteristics.
Results
2
When applying Quanduzhong capsules for OP treatment， the machine learning algorithms identified that age， low back pain symptoms and blood pressure significantly influenced the classification of superior and non-superior therapeutic efficacy. Three characteristics showed positive impacts on efficacy， including age in the range of 45-60 years， baseline low back pain score≥6（median）， and baseline knee weakness score≥4（median）. Conversely， three factors demonstrated negative impacts， including baseline systolic blood pressure≥132 mmHg（1 mmHg≈0.133 kPa）， diastolic blood pressure≥85 mmHg， and body mass index（BMI） reaching the overweight/obesity classification.
Conclusion
2
Through the real-world research-machine learning dual-driven research method， it is clear that there are six main characteristics of the dominant population in the treatment of OP with Quanduzhong capsules， and patients with three or more at the same time are more likely to be classified as superior population， showing more significant clinical advantages.
关键词
Keywords
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