应用机器学习算法对重症手足口病的危险因素筛选与预测
发布时间:2022-11-11 18:43
手足口病(hand,foot,and mouth disease,HFMD)为肠道病毒导致的一种儿童好发的出疹性传染病。少数患儿容易进展为重症,出现累及神经系统的各种并发症,如常见的病毒性脑炎,容易导致患儿出现颅内感染、高压进而表现为呕吐、惊厥等。一些患儿甚至进一步发展为危重症,出现外周循环和呼吸系统的衰竭,甚至死亡。因此,建立一个用于预测重症HFMD的模型,用于辅助临床医师对重症患儿的早期识别,从而及早干预,减少严重并发症和不良事件的发生。目的筛选重症HFMD的危险因素,构建其临床预测模型。方法收集2017年9月至2018年6月郑州大学附属儿童医院感染科的HFMD患儿资料。应用SPSS和R软件进行数据分析。通过单因素分析、特征选择等方法筛选重症HFMD的危险因素。从机器学习常见算法中寻找最优算法用于构建机器学习模型,同时以传统logistic模型作为参考,选用多种性能评价指标,比较模型的预测性能。结果共纳入1292例HFMD病例,轻症组为933例,重症组为359例。将数据集分割为70%的训练样本(904例),用于筛选变量和构建预测模型;30%的测试样本(388例),用于评估模型性能。...
【文章页数】:58 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
变量编码名称说明
1 前言
2 资料与方法
2.1 研究对象
2.1.1 临床资料
2.1.2 诊断标准
2.1.3 调查表设计
2.1.4 纳入排除标准
2.2 研究方法
2.2.1 研究设计
2.2.2 统计方法
3 结果
3.1 数据探索
3.1.1 图形可视化探索
3.1.2 异常值和缺失值
3.1.3 数据描述性探索
3.2 变量筛选
3.2.1 纳入病例的基线信息
3.2.2 单因素分析
3.2.3 相关性分析
3.2.4 变量标准化处理
3.3 建模及预测
3.3.1 变量特征选择
3.3.2 预测模型构建
3.3.3 模型预测性能对比
3.3.4 随机森林模型参数调整
4 讨论
5 结论
参考文献
综述 重症手足口病的预测模型研究
1 传统logistic模型在重症手足口病预测中的应用
2 机器学习在重症手足口病预测中的应用
3 当前预测模型研究的不足
4 展望
参考文献
个人简历
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]手足口病儿童病情重症化的危险因素分析[J]. 杜明红,周云. 检验医学与临床. 2018(16)
[2]海南省手足口病重症病例危险因素的1:1匹配病例对照研究[J]. 陈少明,杜中华,邱丽,金玉明,冯芳莉,陈少珠,李丹丹. 中华疾病控制杂志. 2018(08)
[3]Pattern Classification of Enterovirus 71-Associated Hand, Foot, and Mouth Disease in Chinese Medicine: A Retrospective Study in 433 Cases[J]. LIU Yan,HE Li-yun,WEN Tian-cai,YAN Shi-yan,BAI Wen-jing,LIU Bao-yan. Chinese Journal of Integrative Medicine. 2018(02)
[4]手足口病重症病例危险因素分析[J]. 周莉,李小象. 中国医学工程. 2018(01)
[5]决策树模型在手足口病重症预测中的应用[J]. 曹磊,闫云,张义,王维华,陈飒,王舒,李广智. 中国热带医学. 2018(01)
[6]EV71型重症手足口病患儿的临床特征及危险因素的相关性分析[J]. 朱其荣,王川林,刘娇,古雪,梅怡晗,杜秋霞,梅小平. 中国现代医学杂志. 2017(25)
[7]Logistic回归联合ROC曲线对重症手足口病危险因素的预测价值[J]. 李成娟,赵翠红,赵利,夏德全. 现代医学. 2017(10)
[8]重症手足口病患儿危险因素的回顾性临床分析[J]. 吕晴,赵莉,刘凯,王齐,陈凡. 锦州医科大学学报. 2017(03)
[9]手足口病重症病例分析:基于全国手足口病监测试点数据[J]. 郑亚明,常昭瑞,姜黎黎,嵇红,陈国平,罗平,潘静静,田晓灵,魏雷雷,霍达,缪梓萍,邹晓妮,陈建华,廖巧红. 中华流行病学杂志. 2017 (06)
[10]重症手足口病87例临床特征及危险因素分析[J]. 徐进,蒋艳平,袁良玉,雷辉. 当代医学. 2017(12)
本文编号:3705550
【文章页数】:58 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
变量编码名称说明
1 前言
2 资料与方法
2.1 研究对象
2.1.1 临床资料
2.1.2 诊断标准
2.1.3 调查表设计
2.1.4 纳入排除标准
2.2 研究方法
2.2.1 研究设计
2.2.2 统计方法
3 结果
3.1 数据探索
3.1.1 图形可视化探索
3.1.2 异常值和缺失值
3.1.3 数据描述性探索
3.2 变量筛选
3.2.1 纳入病例的基线信息
3.2.2 单因素分析
3.2.3 相关性分析
3.2.4 变量标准化处理
3.3 建模及预测
3.3.1 变量特征选择
3.3.2 预测模型构建
3.3.3 模型预测性能对比
3.3.4 随机森林模型参数调整
4 讨论
5 结论
参考文献
综述 重症手足口病的预测模型研究
1 传统logistic模型在重症手足口病预测中的应用
2 机器学习在重症手足口病预测中的应用
3 当前预测模型研究的不足
4 展望
参考文献
个人简历
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]手足口病儿童病情重症化的危险因素分析[J]. 杜明红,周云. 检验医学与临床. 2018(16)
[2]海南省手足口病重症病例危险因素的1:1匹配病例对照研究[J]. 陈少明,杜中华,邱丽,金玉明,冯芳莉,陈少珠,李丹丹. 中华疾病控制杂志. 2018(08)
[3]Pattern Classification of Enterovirus 71-Associated Hand, Foot, and Mouth Disease in Chinese Medicine: A Retrospective Study in 433 Cases[J]. LIU Yan,HE Li-yun,WEN Tian-cai,YAN Shi-yan,BAI Wen-jing,LIU Bao-yan. Chinese Journal of Integrative Medicine. 2018(02)
[4]手足口病重症病例危险因素分析[J]. 周莉,李小象. 中国医学工程. 2018(01)
[5]决策树模型在手足口病重症预测中的应用[J]. 曹磊,闫云,张义,王维华,陈飒,王舒,李广智. 中国热带医学. 2018(01)
[6]EV71型重症手足口病患儿的临床特征及危险因素的相关性分析[J]. 朱其荣,王川林,刘娇,古雪,梅怡晗,杜秋霞,梅小平. 中国现代医学杂志. 2017(25)
[7]Logistic回归联合ROC曲线对重症手足口病危险因素的预测价值[J]. 李成娟,赵翠红,赵利,夏德全. 现代医学. 2017(10)
[8]重症手足口病患儿危险因素的回顾性临床分析[J]. 吕晴,赵莉,刘凯,王齐,陈凡. 锦州医科大学学报. 2017(03)
[9]手足口病重症病例分析:基于全国手足口病监测试点数据[J]. 郑亚明,常昭瑞,姜黎黎,嵇红,陈国平,罗平,潘静静,田晓灵,魏雷雷,霍达,缪梓萍,邹晓妮,陈建华,廖巧红. 中华流行病学杂志. 2017 (06)
[10]重症手足口病87例临床特征及危险因素分析[J]. 徐进,蒋艳平,袁良玉,雷辉. 当代医学. 2017(12)
本文编号:3705550
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