基于PROs和决策树方法构建慢性肾脏病证候诊断工具的研究

发布时间：2017-10-06 03:15

  本文关键词：基于PROs和决策树方法构建慢性肾脏病证候诊断工具的研究

  更多相关文章： 决策树 病人报告结局 证候诊断工具

【摘要】：目的：利用病人报告结局(PROs)信息采集工具收集慢性肾脏病患者的相关信息,再通过决策树算法对其进行数据挖掘,建立决策树模型,构建适用于西医医师的慢性肾脏病证候诊断工具,有利于促进中成药合理使用。同时,也为中医证候诊断工具研制提供新思路和新方法。方法：利用病人报告结局(PROs)信息采集工具,对在2015年10月至2016年3月于广东省中医院和广州中医药大学第一附属医院的肾病科住院部的慢性肾脏病病人进行数据采集。经数据预处理后,运用SPSS Clementine中的决策树C5.0CART算法对数据进行数据挖掘,建立决策树模型。通过以下3方面对决策树模型进行评价：决策树模型对训练集和测试集的判断准确率：决策树模型的收益图；测试集的诊断性试验评价指标,包括计算其敏感度、特异度、阳性预测值、阳性似然比、约登指数,从而评价其诊断价值。结果：最后参与决策树建模的数据样本量为300例,慢性肾脏病中医证型共两种：脾肾气虚夹湿热瘀阻证和其他证。辨证指标共57个。应用SPSS Clementine的决策树C5.0和CART两种算法构建慢性肾脏病中医证候诊断模型。C5.0决策树模型对训练集、测试集的判断正确率分别为75.11%、68%。CART决策树模型对训练集、测试集的判断正确率分别为75.11%、62.67%。可见,此两个决策树模型的判断准确性尚可。C5.0和CART决策树模型的收益图,都是从较低的左端以斜对角线形状上升到较高的右端,说明此模型未能很好地提供信息,不是一个良好的模型。通过相关诊断性试验评价指标对模型进行评价。C5.0决策树模型敏感度是40%,特异度70%,阳性预测值8.7%,阳性似然比1.33,约登指数0.1。CART决策树模型敏感度是27.3%,特异度68.8%,阳性预测值13.0%,阳性似然比0.87,约登指数-0.04。由此可见,两个决策树模型的检验效果不佳。结论：根据本研究结果,本次研究所构建的慢性肾脏病中医证候诊断决策树模型对训练集、测试集的判断正确率尚可,但评估决策树模型的收益图说明模型未能很好地提供信息,不是一个良好的模型。敏感度、特异度、阳性预测值、阳性似然比、约登指数相关诊断性试验评价指标显示两个决策树模型的检验效果不佳。本次研究所构建的慢性肾脏病中医证候诊断决策树模型并不理想,其未能很好地为中医证候分类提供信息。
【关键词】：决策树 病人报告结局 证候诊断工具
【学位授予单位】：广州中医药大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R277.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 引言8-10
• 第一章 文献研究10-16
• 1.1 中成药使用现况10
• 1.2 证候的概念10
• 1.3 证候研究进展10-11
• 1.4 数据挖掘在证候诊断研究中的应用11-14
• 1.4.1 数据挖掘的概念11
• 1.4.2 数据挖掘方法11-14
• 1.5 病人报告结局14-15
• 1.6 PROs和决策树方法的结合15-16
• 第二章 基于PROs和决策树方法构建慢性肾脏病证候诊断工具16-32
• 2.1. 研究目的16
• 2.2. 研究方法16
• 2.3. 研究技术路线16-17
• 2.4. 样本量估算17
• 2.5. 纳入/排除标准17-18
• 2.5.1 纳入标准17
• 2.5.2 排除标准17-18
• 2.6. 统计分析方法18
• 2.7. 研究实施18-32
• 2.7.1 建立PROs信息采集工具18
• 2.7.2 收集数据18
• 2.7.3 数据预处理18-26
• 2.7.4 构建证候诊断决策树26-32
• 第三章 结果32-43
• 3.1 基本情况32-35
• 3.2 决策树模型评价35-42
• 3.2.1 C5.0决策树模型评估36-39
• 3.2.2 CART决策树模型评估39-42
• 3.3 小结42-43
• 第四章 讨论43-47
• 4.1 构建证候诊断工具的意义43
• 4.2 构建证候诊断工具方法的选择43-44
• 4.2.1 应用多交叉学科43
• 4.2.2 选择决策树方法的优势43-44
• 4.2.3 PROs的优势44
• 4.3 研究的结果44-45
• 4.4 研究的局限性45-46
• 4.5 展望46-47
• 结语47-48
• 参考文献48-52
• 附录52-60
• 在校期间发表论文情况60-61
• 致谢61-62
• 统计学审核证明62

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