【摘 要】
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【目的】利用BRFSS数据库,找出对儿童哮喘影响较大的高相关变量,建立简单易行、无需侵入性临床指标的儿童哮喘预测模型。【方法】采用统计学方法对变量进行筛选,利用BP人工神
【机 构】
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中国医科大学医学信息学院; 中国医科大学附属盛京医院临床流行病学教研室;
【基金项目】
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2017年度国家重点研发计划“精准医学”重点专项基金项目“东北区域自然人群队列研究”(项目编号:2017YFC0907400)的研究成果之一
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【目的】利用BRFSS数据库,找出对儿童哮喘影响较大的高相关变量,建立简单易行、无需侵入性临床指标的儿童哮喘预测模型。【方法】采用统计学方法对变量进行筛选,利用BP人工神经网络的方法建立预测模型,并与传统Logistic回归、决策树及支持向量机方法所建模型进行比较。【结果】最终纳入预测模型的变量共4项,包括哮喘史、吸入器使用是否正确、确诊年龄、家庭收入。BP人工神经网络建立的预测模型准确度达0.723,灵敏度达0.697,特异度达0.680。【局限】BRFSS数据库属回访型调查,数据存在缺失,一定程度上会影响预测效果。【结论】BP人工神经网络建立的儿童哮喘最优预测模型对影响因素多且关系复杂的哮喘疾病,更能发挥其自适应强的优点。
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