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  • 应用分类树模型筛选恶性肿瘤危险因素的研究

    作者:张勇晶;陈坤;金明娟;范春红

    目的介绍分类树模型筛选恶性肿瘤危险因素基本原理、运算法则和应用价值.方法以浙江省嘉善县乳腺癌现场调查数据为例,采用Exhaustive CHAID法建立分类树模型对调查结果进行危险因素筛选,使用错分概率Risk值和ROC曲线下面积对模型进行评价.结果分类树模型从全部105个候选变量中筛选出9个危险因素,其中职业是重要的影响因素,工人、教师及退休人员的乳腺癌发生概率显著高于其他人员.另外,模型显示经常参加体育锻炼在不同人群中对乳腺癌的影响效果有所不同.模型错分概率Risk值为0.174,利用预测概率绘制的ROC曲线下面积为0.872,与0.5比较具有显著的统计学意义,模型拟合效果很好.结论分类树模型不仅可以有效挖掘筛选出主要的影响因素,还可以对研究变量科学定义分界点,展示变量间复杂的相互作用,在流行病学研究中具有较高的应用价值.

  • 江苏省常州市自愿咨询检测门诊学生男男性行为者HIV感染状况及相关因素

    作者:孙丽;周建波;王金塔

    目的 分析江苏省常州市各自愿咨询检测(VCT)门诊学生男男性行为者(MSM)HIV感染状况及相关因素.方法 于2014年1月至2017年12月,在常州市各VCT门诊招募既往有过男男性行为史、年龄为16~25岁、HIV阳性感染者的确证时间≤3个月的在校学生MSM,共纳入236例研究对象.开展问卷调查并采集静脉血,检测血浆硒和HIV抗体.采用分类回归树模型筛选学生MSM感染艾滋病的相关因素,采用交叉验证法和受试者工作特征曲线进行模型评价.结果 研究对象年龄为(20.76±1.97)岁,首次发生同性性行为的年龄为(19.14±1.85)岁,血浆硒含量为(82.59±11.99)ng/ml;文化程度为大专或本科者占74.58%(176例),近1年诊断性病者占8.90%(21例),近1年接受健康服务者占80.93%(191例),HIV抗体阳性率为25.0%(59例).分类树回归模型筛选出4个相关因素,分别为近1年诊断性病、近1年接受健康服务、血浆硒水平和文化程度,其中近1年是否诊断性病为主要的相关因素.分类回归树重替代估计量与交叉验证估计量分别为0.186和0.195,标准误差分别为0.025和0.026;利用预测值绘制的受试者工作特征曲线下面积为0.706(P<0.001).结论 江苏省常州市VCT学生MSM HIV抗体阳性率为25.0%,近1年诊断性病、近1年接受健康服务、血浆硒水平和文化程度是艾滋病感染的相关因素.

  • 粤籍汉族多囊卵巢综合征与母亲月经和生育史关系的病例对照研究

    作者:范雪梅;肖青;区霞晖

    目的:探讨母亲月经史、生育史及避孕药的使用情况与女儿多囊卵巢综合征(PCOS)的关系。方法采用家系疾病调查表,在401例PCOS患者母亲和481名正常对照组妇女母亲中,收集月经史、生育史以及避孕药服用史。采用多因素Logistic回归分析母亲月经生育因素与患者PCOS之间的关系,并对其在两组的分布进行分类树分析。结果多因素分析显示母亲月经不规律(OR=2.39,95%CI=1.53~3.74)、非母乳喂养(OR=3.07,95%CI=2.10~4.47)、自然流产史(OR=2.06,95%CI=1.09~3.88)、该胎生育年龄大(趋势检验,P<0.001)、母亲初潮年龄提前(趋势检验,P<0.001)是致女儿PCOS发病风险增加的独立危险因子。分类树分析结果显示月经不规律性母亲女儿发生 PCOS 的概率达61.7%;即使在月经规律的情况下,生育该胎年龄>28岁或者生育该胎年龄≤28岁但采取非母乳喂养的方式,都会使女儿发生PCOS的概率增加。结论除母亲月经不规律之外,在母亲月经生育史中,初潮年龄、生育该胎年龄、喂养方式可能也是致女儿PCOS的独立影响因子,但机制可能较复杂。

  • 糖尿病肾脏疾病不同尿白蛋白分期相关影响因素的分类树模型分析

    作者:赵文波;甘周庆;韩炜明;廖志波;刘迅;娄探奇

    目的:分析2型糖尿病出现微量白蛋白尿和大量白蛋白尿的相关影响因素,筛查糖尿病肾脏疾病(DKD)高风险人群.方法:收集本院2008年~2015年的1 176例2型糖尿病临床资料,据尿白蛋白水平分为无白蛋白尿组(729例)、微量白蛋白尿组(274例)和大量白蛋白尿组(173例).使用分类树模型进行不同蛋白尿分期相关影响因素分析,通过节点增益分析筛选微量和大量白蛋白尿的高风险人群.结果:建立的分类树模型共包括5层,31个节点,从27个预测变量中筛选到5个重要解释变量:CysC、Fib、收缩压、糖尿病视网膜病变、糖尿病病程;CysC水平是DKD重要的影响因素.结论:分类树模型能有效筛选并分析不同白蛋白尿水平相关影响因素,并识别高风险人群特征,有利于早期防治.

  • 慢性乙型肝炎患者肝细胞脂肪变性影响因素的分类树模型分析

    作者:王鹏;张志侨;康凯夫;吴国标

    目的 基于分类树模型对慢性乙型肝炎(CHB)患者发生肝细胞脂肪变性的高危人群和影响因素进行研究,建立一种评估CHB患者发生肝细胞脂肪变性风险的简单方法.方法 收集2006年1月-2014年12月在佛山市顺德区第一人民医院感染性疾病科住院,行肝穿刺活组织检查的CHB患者的临床资料和病理结果,利用分类树模型分析肝细胞脂肪变性的影响因素,采用索引值曲线、错分矩阵和估计误差对分类树模型分类效果进行整体评价.结果 CHB患者合并肝细胞脂肪变性的影响因素有BMI、总胆固醇、低密度脂蛋白,其中重要的影响因素是BMI.该分类树模型的敏感性为84.3%,特异性为81.5%,准确率为82.9%,模型估计误差为0.171,模型拟合效果较好.结论 通过分类树模型发现CHB患者发生肝细胞脂肪变性和BMI、总胆固醇、低密度脂蛋白等3个影响因素关系密切,根据这3个指标可以建立一种简单的分类方法来评估CHB患者发生肝细胞脂肪变性的风险,有必要开展进一步临床研究以明确其临床应用价值.

  • 结直肠癌分类树模型建立的初步探讨

    作者:张剑锋;高春芳;王秀丽;郑国宝;李冬晖;沈东海

    本研究采用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术对结直肠癌Dukes B、C、D期患者、结直肠良性疾病患者和正常人血清中的蛋白质进行对比分析,建立用于在普通人群中诊断Dukes B、C、D期结直肠癌的分类树模型,并探讨其临床意义.

  • 基于分类树模型鉴别药物在生物药剂分类系统的穿透性分类

    作者:曾垂宇;王晓艳

    通过构建基于分子属性的分类树模型以鉴别化合物的生物药剂分类系统(biopharmaceutics classification system,BCS)的穿透性分类.将从不同文献采集的Caco-2穿透性数据构成训练集,建立分类树模型,并应用此模型对外部测试集——美国食品药品监督管理局BCS的标准化合物进行分类测试.由此建立的鉴别化合物的BCS穿透性分类的规则为如果氢键供体原子数量<4、正性范德华极性表面积和<40.71并且溶解能>-33.89,那么该化合物为高穿透性,否则为低穿透性.本分类结构属性关系模型的105个化合物的训练集和17个化合物的外部测试集的识别正确率分别91.43%和82.35%.本模型成功应用于鉴定BCS标准化合物高低穿透性分类药物的分子属性,为药物穿透性的识别提供了简便、有效的分类方法.

  • 空腹血糖受损危险因素的Logistic回归及分类树分析

    作者:姚爽;谢梦婷;邹迪莎;黄芳;马小珺;江仁美;于健

    目的 应用Logistic回归模型和分类树模型进行对比分析,探讨空腹血糖受损(IFG)患者的危险因素.方法 采用整体抽样的方法,对5 952例体检者进行调查,分别应用Logistic回归模型和分类树模型对IFG的影响因素进行探讨,并采用受试者工作特征曲线(ROC)对两模型分类效能进行检验.结果 ①Logistic回归模型显示:高龄、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、高血压、高三酰甘油、高体重指数是IFG患者的危险因素,高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)是IFG患者的保护因素(P<0.05);②分类树模型共筛选出5个危险因素,包括NAFLD、高龄、高血压、高TG和高LDL-C;③Logistic回归模型的ROC曲线Youden指数为41.90%,敏感性为75.00%,特异性为66.90%,曲线下面积(AUC)值为0.775.分类树模型的ROC曲线的Youden指数为43.96%,敏感性为73.27%,特异性为70.69%,AUC值为0.775,两种模型AUC比较差异无统计学意义.结论 Logistic回归模型和分类树模型均具有中等准确性,两模型曲线下面积没有明显差异性,在实际应用中可结合具体情况选择.

  • 低血压患病及其危险因素的分类树研究

    作者:傅传喜;马文军;梁建华;王大虎;王声湧

    [目的]了解居民低血压患病情况,探讨低血压的危险因素.[方法]利用广东省2002年居民营养与健康状况调查数据,分析15 951名15岁以上常住居民低血压患病情况,应用分类树模型分析其危险因素.[结果]低血压的患病率为3.9%,女性及低年龄组人群患病率较高.低血压的分类树分析中,共有7个中间结、8个终结点.女性、白领、睡眠时间长是低血压的危险因素,高年龄组、独居、重度职业性体力活动、腰围粗、体重指数高、高盐摄入、血脂高是其保护因素.分类树模型的灵敏度与特异度在学习集分别为93.4%和77.1%,在检验集分别为83.2%和77.9%.[结论]女性及低年龄组人群是低血压的高发人群;女性、白领、睡眠时间长是低血压的危险因素.

  • 分类树模型分析筛选1型糖尿病患者白蛋白尿的危险因素

    作者:赵文波;司美君;李慧群;甘周庆;娄探奇

    目的 分析影响1型糖尿病患者白蛋白尿的危险因素,筛查1型糖尿病肾病高风险人群,以期指导早期防治.方法 采用横断面回顾性研究的方法,收集中山大学附属第三医院2008年至2015年394例1型糖尿病患者的临床资料,根据尿白蛋白量分为无白蛋白尿组(299例)、微量白蛋白尿组(73例)和大量白蛋白尿组(22例).使用分类树模型分析筛选尿白蛋白量的相关危险因素,通过结点增益分析筛选微量和大量白蛋白尿的高风险人群.结果 建立的分类树模型共包括3层,10个结点,从27个预测变量中筛选出4个重要解释变量包括:糖尿病视网膜病变、纤维蛋白原(Fib)、腰臀比、红细胞分布宽度(RDW).糖尿病视网膜病变是糖尿病白蛋白尿的重要危险因素.糖尿病视网膜病变合并腰臀比> 0.82者出现大量白蛋白尿的概率为43.8%;糖尿病视网膜病变合并RDW> 0.14者,有88.9%的概率出现大量白蛋白尿.结论 糖尿病视网膜病变是1型糖尿病白蛋白尿的重要的危险因素.

  • 分类树模型分析糖尿病早期肾损害相关影响因素

    作者:赵文波;李明;唐骅;刘迅;司美君;彭晖;娄探奇

    目的 探讨分类树模型分析2型糖尿病早期肾损害的相关影响因素,为进一步的预防和治疗提供参考依据.方法 选取临床资料完善的2型糖尿病住院患者601例,据估算肾小球滤过率(eGFR)分期及尿白蛋白定量诊断分为2型糖尿病组(418例)和糖尿病早期肾损害组(183例).记录患者的相关临床资料,采用Exhaustive CHAID分类树算法分析2型糖尿病出现微量蛋白尿的主要影响因素.结果 分类树模型从34个候选变量中筛选出6个重要解释变量,分别是纤维蛋白原、高血压病史、视网膜病变、胱抑素水平、收缩压、周围神经病变,与糖尿病早期肾损害的发病风险相关,纤维蛋白原升高是主要的相关因素.结论 采用分类树模型分析糖尿病早期肾损害主要相关影响因素是可行的,多因素共同作用增加发病风险,可以为制定预防、治疗方案提供依据.

  • 分类树模型法分析重症患者急性肾损伤的相关影响因素

    作者:汪正光;张牧城;黄嵘;方向群;张曲矗

    目的 利用分类树模型法分析重症患者急性肾损伤的相关影响因素,为临床预防急性肾损伤提供参考依据.方法 选取2012-03~2014-01该院重症医学科住院的314例患者为研究对象.记录患者的相关临床资料,采用Exhaustive CHAID分类树模型法分析重症患者出现急性肾损伤的主要影响因素.结果 分类树模型从34个候选变量中筛选出4个重要解释变量,分别是格拉斯哥昏迷评分、休克、使用羟乙基淀粉和血糖.结论 采用分类树模型分析重症患者急性肾损伤主要相关影响因素是可行的.格拉斯哥昏迷评分、休克和血糖升高是重症患者急性肾损伤发生的危险因素.

  • Logistic回归和分类树模型探讨颅脑手术后颅内感染相关因素及其交互作用

    作者:惠亚;顾成武;江冬萍;李虹;黄家遂;梁玉萍;李艳霞;左素清

    目的 探讨颅脑手术后发生颅内感染的相关因素及交互作用,为感染控制人员准确地制定防控措施提供理论依据.方法 通过医院HIS系统收集该院2016年所有进行过颅脑手术患者的病历信息,并采取多因素logistic回归模型和分类树2种模型对患者病历信息数据进行分析.结果 颅脑手术后颅内感染发生率为5.06%.术前预防性使用抗生素、使用神经内镜是颅内感染发生的保护性因素[比值比(OR)=0.036、0.064,P<0.05].而长时间手术、长时间置管引流、术后脑脊液漏是发生颅内感染的主要因素(P<0.05).分类树模型显示颅内感染的发生由切口类型决定,清洁切口与是否脑脊液漏存在明显交互,而非清洁切口发生颅内感染的影响因素为是否预防性使用抗生素,同时糖尿病也是影响脑脊液漏患者发生颅内感染的重要影响因素.结论 Logistic回归模型适用于寻找危险因素,而分类树模型可明确因素间的交互作用.预防性使用抗生素,尽量缩短手术时间,防止术后脑脊液漏可有效减少术后颅内感染的发生.

  • 分类树模型在高血压危险因素预测中的应用分析

    作者:陈愿

    目的 通过对郑州市2013年居民健康档案进行数据分析,探讨高血压危险因素的分类树模型应用意义.方法 选取郑州市5年以上居住史的居民,且在25岁以上具有代表性的普通人群样本8860例,按照预设调查内容开展问卷调查,利用分类树模型分析高血压危险因素.结果 本次调查共抽取居民健康档案8860例,有效问卷8736份,有效率98.60%,满足研究条件.分类树分析显示,超重、中心型肥胖、吸烟、高血脂、性别、年龄、饮酒均为高血压的主要危险因素.高危人群主要分布在5个节点内:吸烟+饮酒+中心型肥胖者落在终点4区间;中心型肥胖+超重+高龄及男性烟民落在终点9和11;高血脂+超重者落在终点12;中心型肥胖+超重+饮酒者落在终点6.结论 高血压危险因素的分析模型中分类树模型较适合,其判断能力更直观.

  • 早产危险因素的Logistic回归及分类树分析

    作者:高素红;张运平;刘晓红;王佳楣;顾岳山;张久越;周霞;李庆霞;张欣荣;邢艳梅;赵金凤;赵书燕

    目的 应用分类树模型和Logistic回归模型进行对比分析,探索北京地区早产发生的影响因素.方法 对北京地区5家妇幼保健院的1 323例早产进行1:1病例对照研究,应用分类树模型和Logistic回归模型分析早产的影响因素.结果 Logistic回归模型显示均衡饮食(OR=0.509)、产前检查(OR=0.233)、常住址为城镇(OR=0.555)是早产的保护性因素,受教育程度低(OR=1.674)、负性生活事件(OR=6.086)、性生活(OR=1.704)、前置胎盘(OR=11.834)、妊娠期糖尿病(OR=3.170)、妊娠期高血压疾病(OR=5.024)、早产史(OR=17.574)和胎膜早破(OR=4.083)是早产的危险因素.利用卡方自动交互检测法建立的分类树模型,共筛选出5个早产高危因素,其中胎膜早破是重要的影响因素,其他包括妊娠期高血压疾病、膳食结构不均衡、无产前检查、文化程度低.结论 孕期应进行定期的产前检查可及早发现高危妊娠,避免各种不良刺激,保持良好心态,积极预防胎膜早破.Logistic回归模型可以提供变量影响的定量解释,分类树模型可以更好地展现变量间的复杂相互作用,二者结合可更好地服务于流行病学的研究.

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