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目的 探讨Lasso Logistic回归模型在乳腺癌高风险人群筛查利用相关因素研究中的应用.方法 基于健康风险评估模型筛选乳腺癌高风险人群,利用Lasso Logistic回归模型进行变量选择,通过交叉验证选择模型中的最优调和参数λ,再建立传统Logistic回归模型分析筛查利用情况的影响因素.结果 经健康风险评估模型筛选后,共纳入771名乳腺癌高风险人群,乳腺癌筛查利用率为72.1%.交叉验证选择的最优λ为0.044,经Lasso Logistic回归模型进行变量筛选后纳入的自变量为年龄、文化程度、既往乳腺疾病史和乳房自检行为,赤池信息准则(akaike information criterion,AIC)和贝叶斯信息准则(bayesian information criterion,BIC )分别为762.44和785.68, 均低于传统Logistic回归模型(762.73 ,804.55).结论 Lasso Logistic回归模型可用于乳腺癌高风险人群筛查利用情况相关因素研究.年龄、文化程度、既往乳腺疾病史和乳房自检行为影响乳腺癌高风险人群的筛查利用情况.

作者:成娟;梁轩;郑森爽;王晶;丁兰君;王媛;芦文丽

来源:中华疾病控制杂志 2018 年 22卷 6期

知识库介绍

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作者:
成娟;梁轩;郑森爽;王晶;丁兰君;王媛;芦文丽
来源:
中华疾病控制杂志 2018 年 22卷 6期
标签:
Lasso Logistic回归模型 乳腺癌筛查 相关因素 Lasso Logistic model Breast cancer screening Relative fators
目的 探讨Lasso Logistic回归模型在乳腺癌高风险人群筛查利用相关因素研究中的应用.方法 基于健康风险评估模型筛选乳腺癌高风险人群,利用Lasso Logistic回归模型进行变量选择,通过交叉验证选择模型中的最优调和参数λ,再建立传统Logistic回归模型分析筛查利用情况的影响因素.结果 经健康风险评估模型筛选后,共纳入771名乳腺癌高风险人群,乳腺癌筛查利用率为72.1%.交叉验证选择的最优λ为0.044,经Lasso Logistic回归模型进行变量筛选后纳入的自变量为年龄、文化程度、既往乳腺疾病史和乳房自检行为,赤池信息准则(akaike information criterion,AIC)和贝叶斯信息准则(bayesian information criterion,BIC )分别为762.44和785.68, 均低于传统Logistic回归模型(762.73 ,804.55).结论 Lasso Logistic回归模型可用于乳腺癌高风险人群筛查利用情况相关因素研究.年龄、文化程度、既往乳腺疾病史和乳房自检行为影响乳腺癌高风险人群的筛查利用情况.