应用分类树模型构建缺血性脑卒中发病风险的预测模型
作者：陈小姣 整理 来源：金宝搏网站登录技巧
日期：2013-01-24
导读
日前，深圳市疾病预防控制中心营养与食品卫生科和华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系的研究人员共同发表论文，旨在应用分类树模型构建缺血性脑卒中发病风险的预测模型，并评价其应用价值。研究指出分类树模型不仅能有效地拟合缺血性脑卒中发病风险的预测模型，还可以有效地筛检变量间的交互作用效应。该文章发表在2012年03期的《中国慢性病预防与控制》上。
日前，深圳市疾病预防控制中心营养与食品卫生科和华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系的研究人员共同发表论文，旨在应用分类树模型构建缺血性脑卒中发病风险的预测模型，并评价其应用价值。研究指出分类树模型不仅能有效地拟合缺血性脑卒中发病风险的预测模型，还可以有效地筛检变量间的交互作用效应。该文章发表在2012年03期的《中国慢性病预防与控制》上。
采用1：1配比病例对照研究设计，选择深圳市2所综合性医院的309名缺血性脑卒中患者为病例组，同时选择按年龄、性别匹配的健康者作为对照；采用卡方自动交互检测(CHAID)法建立缺血性脑卒中发病风险的预测模型，采用错分概率Risk值、索引图及受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的应用价值。
所建立的分类树模型共包括4层，共19个结点，共筛检出6个解释变量；其中最为重要的预测因素为体育锻炼和高血压病史。模型错分概率Risk值为0.207，利用预测概率绘制的ROC曲线下面积为0.789，与0.5比较，差异有统计学意义(P=0.001)，模型拟合的效果较好。
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