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3개의 결과 3.1 기본 특성 CT로 측정한 CAC 점수를 가진 3705명의 환자를 연구에 포함시켰습니다. 코호트의 평균 연령은 61 ± 13세였습니다. 환자 중 46%는 남성이었고, 13%는 당뇨병, 41%는 고혈압을 앓고 있었습니다. 그림 1은 CAC 점수의 분포를 보여줍니다. 환자의 43%는 CAC 점수가 0이었고, 26%는 1~100, 17%는 101~400, 그리고 14%는 400을 초과했습니다. 이 환자들의 기본 특성은 표 1 에 제시되어 있습니다 . 그림 1 환자들의 기본 특성. 표를 새 탭에서 열기 3.2 CAC 점수 예측 모델 성능 모든 모델의 성능 지표는 표 2 에 제시되어 있습니다 . XGBoost는 가장 높은 AUROC 값(0.70; 95% CI 0.67~0.73)을 보였으며, RF(0.69; 95% CI 0.67~0.72)와 DNN(0.68; 95% CI 0.68~0.71)이 그 뒤를 이었습니다. XGBoost는 정확도와 정밀도 모두에서 가장 우수한 결과를 나타냈습니다. 그림 2는 각 모델의 ROC 곡선을 보여줍니다. 그림 3은 CAC 범주 예측에 있어 중요도 측면에서 상위 20개 변수의 순위를 나타냅니다. 연령이 예측에 있어 가장 높은 중요도 점수를 받았으며, 그 다음으로 여성, 수축기 혈압, LDL, 총 콜레스테롤 순이었습니다. 기존의 심혈관 질환 위험 인자 외에도 헤마토크리트, SGPT, 크레아티닌 또한 CAC 점수 예측에 기여하는 것으로 나타났습니다. 그림 2
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