老年人抑郁症患病风险评估方法研究

发布时间：2017-08-18 22:17

  本文关键词：老年人抑郁症患病风险评估方法研究

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【摘要】：随着经济水平的提高、老年人平均寿命的延长,老年人的健康问题更加凸显,而老年人精神健康是与身体健康同等重要的公共健康问题。其中,抑郁症是老年人常见心理疾病,且其具有高发病率、高致残率等特点,严重影响老年人生活质量。对老年人抑郁症进行风险因素分析及患病风险评估有利于老年人抑郁症的防治。论文的主要工作和创新包括:老年人抑郁风险评估方法主要基于受试者对主观问题的回答,造成老年人抑郁症患病高危人群的筛查灵敏度和特异度偏低,且所需数据采集困难,对风险评估的实施造成极大不便。针对上述问题,提出了一种灵敏度和特异度高、且数据采集方便的老年人抑郁症患病风险评估方法。该方法选择5维易于采集的属性作为风险因素,基于多元逻辑回归算法构建老年人抑郁症患病风险评估模型。通过9200条老年人健康实测数据实验,结果表明,该方法的灵敏度和特异度分别为89.4%和79.5%。方法效果较好,且仅用5维风险因素,数据采集简便易行。老年人抑郁症患病风险因素分析方法中,单因素分析法忽略了因素间相互作用的影响,无法体现多因素综合作用的特点。针对上述问题,提出了一种多因素对抑郁症患病高危状态作用程度的量化分析方法,并确定了老年人抑郁症患病高危风险因素。该方法首先对各个风险因素与老年人抑郁症患病高危状态进行线性相关分析,然后利用随机森林算法的IncMSE指数和逻辑回归算法的Estimate系数进行属性重要性分析,得到多因素对抑郁症患病高危状态综合作用程度的量化值,最后采用交并集融合方法筛选老年人抑郁症患病关键影响因素,并确定风险因素。通过对9200条老年人健康实测数据分析,可以用IncMSE值和Estimate值量化分析多因素对抑郁症患病高危状态的综合作用程度,确定了老年人抑郁症患病风险因素包括心情、失能情况、身体活动能力等因素,同时也可证明老年人抑郁症不仅受到情绪因素也受到躯体健康因素的重大影响。针对中国老年人群抑郁症患病特点分析不细致造成因素及因素间相互作用效果和规律欠明确问题,细化分析了中国老年人抑郁症患病高危人群的特点。基于性别、年龄、文化程度等因素,分别进行单个因素和多因素交叉下抑郁症患病高危检出率分布情况统计分析,其主要结论包括:男性、文化水平高、健康自评高、认知能力高、生活在城郊的老年人群抑郁病患病高危检出率更低;年龄、健康自评、认知功能不影响女性抑郁高危率高于男性的特点,性别不影响文化程度提高抑郁降低的特点,年龄、性别、文化水平不影响随着认知的提高抑郁检出率下降的特点等。
【关键词】：老年人抑郁症 风险评估 风险因素 多因素综合作用 心理健康
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R749.4;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-15
• 第1章 绪论15-24
• 1.1 研究背景和意义15-16
• 1.2 研究历史和现状16-22
• 1.2.1 研究历史16-18
• 1.2.2 研究现状18-21
• 1.2.3 总结分析21-22
• 1.3 研究内容和结构安排22-24
• 1.3.1 研究内容22
• 1.3.2 结构安排22-24
• 第2章 涉及的理论与技术基础24-28
• 2.1 引言24
• 2.2 随机森林算法24-25
• 2.2.1 随机森林算法原理24-25
• 2.2.2 随机森林属性选择原理25
• 2.3 逻辑回归算法25-26
• 2.3.1 多元线性回归原理25-26
• 2.3.2 逻辑回归分析原理26
• 2.4 相关性分析方法26-27
• 2.4.1 Pearson相关系数26-27
• 2.4.2 InfoGain指数27
• 2.5 小结27-28
• 第3章 老年人抑郁症患病高危特点分析28-46
• 3.1 引言28
• 3.2 相关工作28-30
• 3.2.1 主要技术和方法28-30
• 3.2.2 问题总结和分析30
• 3.3 算法设计30-32
• 3.3.1 算法框架30-31
• 3.3.2 数据预处理31
• 3.3.3 人群划分31
• 3.3.4 人群特点统计31-32
• 3.4 实验分析32-45
• 3.4.1 实验目的和数据源32
• 3.4.2 实验环境和条件32-33
• 3.4.3 评价方法33
• 3.4.4 实验结果和结论33-45
• 3.5 小结45-46
• 第4章 老年人抑郁症患病高危风险因素确定46-59
• 4.1 引言46
• 4.2 相关工作46-48
• 4.2.1 主要技术和方法46-47
• 4.2.2 问题总结与分析47-48
• 4.3 风险属性确定算法设计48-51
• 4.3.1 算法框架48
• 4.3.2 单因素分析48-49
• 4.3.3 多因素分析49-50
• 4.3.4 关键影响因素融合50
• 4.3.5 风险因素确定50-51
• 4.4 实验分析51-58
• 4.4.1 实验目的和数据源51
• 4.4.2 实验环境和条件51
• 4.4.3 评价方法51
• 4.4.4 实验过程和参数51-52
• 4.4.5 实验结果和结论52-58
• 4.5 小结58-59
• 第5章 老年人抑郁症患病风险评估59-67
• 5.1 引言59
• 5.2 相关工作59-61
• 5.2.1 主要技术和方法59-60
• 5.2.2 问题总结与分析60-61
• 5.3 风险评估算法设计61-62
• 5.3.1 算法框架61
• 5.3.2 数据预处理61
• 5.3.3 风险因素选择61-62
• 5.3.4 基于逻辑回归的风险评估模型构建62
• 5.4 实验分析62-66
• 5.4.1 实验目的和数据源62
• 5.4.2 实验环境和条件62-63
• 5.4.3 评价方法63
• 5.4.4 实验过程和参数63
• 5.4.5 实验结果和结论63-66
• 5.5 小结66-67
• 第6章 原型系统设计与实现67-73
• 6.1 引言67
• 6.2 系统总体设计67-69
• 6.2.1 设计目标和功能需求67
• 6.2.2 设计原则和技术路线67-68
• 6.2.3 系统架构设计68
• 6.2.4 交互界面设计68-69
• 6.3 关键功能模块实现69-71
• 6.3.1 风险评估模块69-70
• 6.3.2 结果展示模块70-71
• 6.4 实验分析71-72
• 6.4.1 实验目的和数据资源71
• 6.4.2 实验环境和条件71
• 6.4.3 评价方法71
• 6.4.4 实验过程和参数71-72
• 6.4.5 实验结果和结论72
• 6.5 小结72-73
• 第7章 结束语73-76
• 7.1 全文总结73-74
• 7.2 工作展望74-76
• 参考文献76-82
• 附录82-83
• 学习期间发表的学术论文与研究成果清单83-84
• 致谢84

【参考文献】

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本文编号：697077