天津市男男性行为人群新型毒品滥用情况及其影响因素分析
发布时间：2020-12-17 21:26
目的:了解天津市男男性行为人群中新型毒品使用者基本特征,主要探明天津市男男性行为人群中新型毒品使用者的人口学特征和性行为情况,以及男男性行为人群中新型毒品使用者与不使用者的一般人口学资料及性行为情况的对比。掌握天津市男男性行为人群中新型毒品使用者的毒品使用情况。天津市男男性行为人群新型毒品使用者使用年限、新型毒品种类、吸食方式、使用频率、吸食新型毒品后性伴选择以及性行为情况等。采用随机森林、支持向量机的分类算法对男男性行为人群是否吸毒情况进行分类,并比较其与logistic回归方法的分类预测性能,探索机器学习的方法应用于MSM人群中是否吸毒上的分类性能。方法:2015年7–9月,由天津市疾病预防控制中心性艾室在本市开展此次调查。调查采用简单随机抽样与滚雪球抽样相结合的方法共选取222名符合条件的调查对象。调查分为现场问卷调查和实验室检查两部分,现场调查时调查对象自行填写调查问卷,并由专业人员采集调查对象血样标本5 ml送往实验室进行HIV抗体检测。使用和SAS 9.4统计分析软件,实施基本的统计描述与单因素分析,使用R 3.4.3和SPSS Clementine 12.0统计分析软件,...
【文章来源】：天津医科大学天津市 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
随机森林迭代次数与误分率关系
性伴发生性行为。其中月均收入（0.329）、性行为（0.167）、平均一次性行长（0.156）、性伴个数（0.141）、年龄（0.130）的重要度明显大于其余四响因素，为 MSM 人群是否吸毒的主要影响因素。分别拟合 10 次支持向量型并观察结果，发现支持向量机模型的灵敏度在 0.75 左右，而特异度在 0.9，相对较高，正确性和 AUC 值普遍高于 0.82。详见表 13，14 和图 2。表 13 支持向量机模型中变量重要性排序结果特征变量 重要度 排序月均收入 0.329 1性行为次数 0.167 2平均一次性行为时长 0.156 3性伴个数 0.141 4年龄 0.130 5工作状态 0.045 6是否与商业性伴发生性行为 0.030 7文化程度 0.003 8是否与临时性伴发生性行为 0.000 9
【参考文献】：
期刊论文
[1]洛阳市男男性行为者新型毒品使用及其影响因素分析[J]. 杨晓华,马彦民,朱鑫,麻小龙. 中国艾滋病性病. 2017(09)
[2]南京市MSM无保护肛交在Rush poppers使用与HIV/梅毒感染之间的中介效应[J]. 徐园园,朱正平,李昕,闫红静,张敏. 中国艾滋病性病. 2017(08)
[3]2016年天津市滥用药物男男性行为人群危险性行为状况及HIV感染情况[J]. 单多,吴迪,刘璐,刘惠,殷文渊,于茂河,杨杰,孙江平,张大鹏. 中华预防医学杂志. 2017 (08)
[4]MSM人群新型毒品滥用研究进展[J]. 段青,康殿民. 中国药物滥用防治杂志. 2017(04)
[5]不同类型毒品使用者性病艾滋病相关危险行为分析[J]. 宋爱红,陈盼盼,周晓林,辛辛,付文捷,赵希畅,肖绍坦,吴红岩. 中国热带医学. 2017(06)
[6]艾滋病治疗的研究进展[J]. 严延生,颜苹苹,陈亮,吴守丽,谢美榕,吴婷婷,夏品苍,邱月锋. 中国人兽共患病学报. 2017(05)
[7]新型毒品滥用与男男性行为者艾滋病的传播[J]. 蒋和宏,陈于,欧阳琳. 重庆医学. 2017(13)
[8]深圳市中职学生毒品使用情况和影响因素分析[J]. 周丽,谌丁艳,罗青山,黄泽鹏,王增珍. 中国健康教育. 2017(01)
[9]西安市MSM人群新型毒品滥用现况及其影响因素分析[J]. 贾华,张梦妍,常文辉. 现代预防医学. 2017(02)
[10]青少年吸毒行为的影响因素分析——基于海南省的实证调查[J]. 刘忠成,江红义,何阳. 中国青年研究. 2016(11)
博士论文
[1]某市合成毒品使用者危险行为特征及感染HIV风险的研究[D]. 胡翼飞.中国疾病预防控制中心 2014
[2]Logistic回归、决策树和神经网络在预测2型糖尿病并发末梢神经病变中的性能比较[D]. 李长平.中国人民解放军军事医学科学院 2009
硕士论文
[1]基于随机森林的上海市PM2.5质量浓度预测研究[D]. 王雨晨.华东师范大学 2017
[2]基于随机森林的类风湿关节炎证型判别模型研究[D]. 蔡晓路.北京中医药大学 2016
[3]机器学习算法在肺腺癌患者吸烟史分类中的应用[D]. 王世祥.天津大学 2016
[4]长沙市男性新型毒品使用者行为特征及艾滋病传播的危险因素分析[D]. 黄钢桥.南华大学 2015
[5]新型毒品犯罪研究[D]. 周小丽.西南政法大学 2009
[6]支持向量机及其在癌症诊断中的应用研究[D]. 王晶.东北师范大学 2006
本文编号：2922742
【文章来源】：天津医科大学天津市 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
随机森林迭代次数与误分率关系
性伴发生性行为。其中月均收入（0.329）、性行为（0.167）、平均一次性行长（0.156）、性伴个数（0.141）、年龄（0.130）的重要度明显大于其余四响因素，为 MSM 人群是否吸毒的主要影响因素。分别拟合 10 次支持向量型并观察结果，发现支持向量机模型的灵敏度在 0.75 左右，而特异度在 0.9，相对较高，正确性和 AUC 值普遍高于 0.82。详见表 13，14 和图 2。表 13 支持向量机模型中变量重要性排序结果特征变量 重要度 排序月均收入 0.329 1性行为次数 0.167 2平均一次性行为时长 0.156 3性伴个数 0.141 4年龄 0.130 5工作状态 0.045 6是否与商业性伴发生性行为 0.030 7文化程度 0.003 8是否与临时性伴发生性行为 0.000 9
【参考文献】：
期刊论文
[1]洛阳市男男性行为者新型毒品使用及其影响因素分析[J]. 杨晓华,马彦民,朱鑫,麻小龙. 中国艾滋病性病. 2017(09)
[2]南京市MSM无保护肛交在Rush poppers使用与HIV/梅毒感染之间的中介效应[J]. 徐园园,朱正平,李昕,闫红静,张敏. 中国艾滋病性病. 2017(08)
[3]2016年天津市滥用药物男男性行为人群危险性行为状况及HIV感染情况[J]. 单多,吴迪,刘璐,刘惠,殷文渊,于茂河,杨杰,孙江平,张大鹏. 中华预防医学杂志. 2017 (08)
[4]MSM人群新型毒品滥用研究进展[J]. 段青,康殿民. 中国药物滥用防治杂志. 2017(04)
[5]不同类型毒品使用者性病艾滋病相关危险行为分析[J]. 宋爱红,陈盼盼,周晓林,辛辛,付文捷,赵希畅,肖绍坦,吴红岩. 中国热带医学. 2017(06)
[6]艾滋病治疗的研究进展[J]. 严延生,颜苹苹,陈亮,吴守丽,谢美榕,吴婷婷,夏品苍,邱月锋. 中国人兽共患病学报. 2017(05)
[7]新型毒品滥用与男男性行为者艾滋病的传播[J]. 蒋和宏,陈于,欧阳琳. 重庆医学. 2017(13)
[8]深圳市中职学生毒品使用情况和影响因素分析[J]. 周丽,谌丁艳,罗青山,黄泽鹏,王增珍. 中国健康教育. 2017(01)
[9]西安市MSM人群新型毒品滥用现况及其影响因素分析[J]. 贾华,张梦妍,常文辉. 现代预防医学. 2017(02)
[10]青少年吸毒行为的影响因素分析——基于海南省的实证调查[J]. 刘忠成,江红义,何阳. 中国青年研究. 2016(11)
博士论文
[1]某市合成毒品使用者危险行为特征及感染HIV风险的研究[D]. 胡翼飞.中国疾病预防控制中心 2014
[2]Logistic回归、决策树和神经网络在预测2型糖尿病并发末梢神经病变中的性能比较[D]. 李长平.中国人民解放军军事医学科学院 2009
硕士论文
[1]基于随机森林的上海市PM2.5质量浓度预测研究[D]. 王雨晨.华东师范大学 2017
[2]基于随机森林的类风湿关节炎证型判别模型研究[D]. 蔡晓路.北京中医药大学 2016
[3]机器学习算法在肺腺癌患者吸烟史分类中的应用[D]. 王世祥.天津大学 2016
[4]长沙市男性新型毒品使用者行为特征及艾滋病传播的危险因素分析[D]. 黄钢桥.南华大学 2015
[5]新型毒品犯罪研究[D]. 周小丽.西南政法大学 2009
[6]支持向量机及其在癌症诊断中的应用研究[D]. 王晶.东北师范大学 2006
本文编号：2922742
本文链接：https://www.wllwen.com/linchuangyixuelunwen/2922742.html
最近更新
教材专著
