患者报告结局在心衰预后研究中的应用

发布时间：2023-04-01 04:44

　　目的:心力衰竭的高住院率、高死亡率以及预后差已经成为全球关注的公共卫生问题,因此针对心衰患者构建疾病预后预测模型就极其重要。患者报告结局(Patient-reported Outcomes,PRO)数据不同于客观的病历数据,它从患者的角度汇报病情,量化了患者身体各方面的状态,能够全面地表达患者整体的健康。在上述基础上本课题基于随机森林、支持向量机和BP神经网络三种机器学习算法构建心衰患者预后模型,用最优模型比较纳入PRO数据前后模型的预测性能,探究PRO在心衰预后研究中的应用价值。方法:1、采用2017年5月至2019年11月在山西医科大学第一医院和山西省心血管医院住院确诊为心衰患者的PRO数据,经过数据预处理后获得796例有效数据。通过单因素分析筛选出有统计学意义的自变量,以筛选出的变量为输入变量,患者出院后一年内是否发生主要不良心血管事件(包括心源性死亡和心衰再住院)为结局变量,构建随机森林、支持向量机和BP神经网络分类预测模型,通过ROC曲线评价和比较其分类性能。2、通过比较筛选出最优模型,构建纳入PRO数据前后的心衰预后模型,用净重分类改善指数、整体鉴别指数以ROC曲线下面积A...

【文章页数】：48 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
常用缩写词中英文对照表
前言
1 对象与方法
    1.1 研究对象
    1.2 研究方法
2 结果
    2.1 基本情况
    2.2 自变量的筛选
    2.3 模型构建及结果
    2.4 模型性能评价与比较
    2.5 PRO数据的增加价值
3 讨论
    3.1 机器学习模型
    3.2 患者报告结局
    3.3 研究的创新之处
    3.4 研究的不足之处
4 结论
参考文献
文献综述
    参考文献
致谢
在校期间承担/参与的科研课题
个人简历



本文编号：3776460