关键词：石油工人;肾功能异常;风险预测;随机森林
摘 要：目的 探索导致石油工人肾功能异常的危险因素，建立石油工人肾功能异常的预测模型。方法 本研究采用队列研究的方法，纳入中国北方某石油公司油田工人2 292名作为研究对象。2017年9月通过问卷调查、体格检查、实验室检查收集了性别、年龄、文化程度、人均月收入、体质量指数（BMI）、血压、血糖、血脂、尿酸、吸烟情况、饮酒情况、饮食评分、高温暴露、噪声暴露、生产性粉尘暴露、苯系物暴露、倒班情况等基线资料，分别于2019年4月、2020年4月和2021年1月进行3次随访调查。根据肾小球滤过率判断肾功能异常，采用Cox分析石油工人肾功能异常的影响因素。选用logistic回归、随机森林和XG Boost分别建立石油工人肾功能异常风险预测模型，比较区分度、校准度和临床适用度等指标以筛选最优模型。结果 2 292名研究对象中，男性工人1 520人，女性工人772人，年龄分布M(P25,P75)为42(37,46)岁；其中肾功能异常的人数为562人，四年间的累积发病率为24.52%，发病密度为87.44千人年。Cox分析结果显示，性别（HR:3.017,95%CI:2.378～3.829）、年龄（HR:1.500,95%CI:1.236～1.820）、人均月收入（HR:0.546,95%CI:0.459～0.649）、血糖异常（HR:1.424,95%CI:1.113～1.822）、吸烟（HR:1.499,95%CI:1.200～1.872）、饮酒（HR:1.434,95%CI:1.164～1.767）、高温（HR:1.330,95%CI:1.099～1.609）、噪声（HR:1.425,95%CI:1.181～1.719）、苯系物暴露（HR:1.703,95%CI:1.418～2.045）和倒班（HR:1.060,95%CI:0.840～1.340）为石油工人肾功能异常的危险因素；模型验证集结果显示，随机森林模型的准确率、灵敏度、特异度、曲线下面积（AUC）、Brier分数、Log损失和校准截距表现最好，分别为80.11%、30.95%、96.73%、0.822、0.132、0.428和0.059，优于其它两种模型。结合三种模型受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线以及临床决策曲线，本研究表明随机森林模型具有最好的预测性能。结论 石油工人肾功能异常不仅受一般人口学特征因素影响，例如性别、年龄、人均月收入、血糖异常、吸烟和饮酒等；也受多种职业因素的影响，例如高温暴露、噪声暴露、苯系物暴露和倒班等；随机森林模型预测效果优于其它两种模型，是该研究中预测石油工人肾功能异常的最优预测模型。
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