Logistic回归模型和反向传播神经网络模型在高尿酸血症影响因素分析中的应用

发布时间：2022-01-25 11:08

　　目的探讨logistic回归模型与反向传播神经网络模型在高尿酸血症（HUA）影响因素分析中的应用价值。方法采用logistic回归模型和反向传播神经网络模型分析2867例体检患者诊断HUA的影响因素,采用ROC曲线检验比较两种方法在HUA筛查中对HUA发生的诊断效能。结果 Logistic回归模型和反向传播神经网络模型分析显示,影响HUA发生的前五位因素均为性别、SCr、BMI、TG和LDL-C。Logistic回归模型诊断HUA的AUC为0.741[95%CI（0.732～0.749）],0.76为最佳诊断界值,其相应的诊断灵敏度为70.35%,特异度为66.25%。反向传播神经网络模型诊断HUA的AUC为0.742[95%CI（0.733～0.750）],取最佳诊断界值为0.74时,对应的诊断灵敏度为69.45%,特异度为67.37%。结论 Logistic回归模型与反向传播神经网络模型分析HUA发生影响因素时,其诊断HUA的灵敏度和特异度相仿,在实际应用中应根据具体数据的特征选用。 

【文章来源】：江苏医药. 2020,46(08)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

Logistic回归模型与BP神经网络模型的ROC曲线

【参考文献】：
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本文编号：3608427