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目的 比较实验室确诊的发热伴血小板减少综合征病例与实验室排除的疑似病例的临床与流行病学特征,并初步探讨决策树模型在发热伴血小板减少综合征辅助诊断中的应用.方法 采用描述性流行病学方法分析淄博市201 1年-2014年报告的发热伴血小板减少综合征确诊及疑似病例的临床表现及流行病学特征等,两者的比较采用x2检验或Fisher精确检验.应用决策树模型对发热伴血小板减少综合征确诊及疑似病例进行判别分析.结果 发热伴血小板减少综合征确诊和疑似病例在年龄分布、发病月份分布、有无腹泻症状、发病前2周是否割草的差异有统计学意义.决策树模型的灵敏度为0.798,特异度为0.635,ROC曲线下面积0.715.结论 对于发热等临床表现且外周血血小板和白细胞降低者,决策树模型表明,如果年龄≥50岁,有腹泻症状,且有乏力症状,则判别为确诊病例.决策树模型简单、易懂,为发热伴血小板减少综合征的辅助诊断提供强有力的决策支持.

作者:王涛;周云平;张艳;张晓梅;姜晓林;王玲;王显军;丁淑军

来源:现代预防医学 2016 年 43卷 16期

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作者:
王涛;周云平;张艳;张晓梅;姜晓林;王玲;王显军;丁淑军
来源:
现代预防医学 2016 年 43卷 16期
标签:
发热伴血小板减少综合征 决策树 诊断 Severe fever with thrombocytopenia syndrome Decision tree Diagnosis
目的 比较实验室确诊的发热伴血小板减少综合征病例与实验室排除的疑似病例的临床与流行病学特征,并初步探讨决策树模型在发热伴血小板减少综合征辅助诊断中的应用.方法 采用描述性流行病学方法分析淄博市201 1年-2014年报告的发热伴血小板减少综合征确诊及疑似病例的临床表现及流行病学特征等,两者的比较采用x2检验或Fisher精确检验.应用决策树模型对发热伴血小板减少综合征确诊及疑似病例进行判别分析.结果 发热伴血小板减少综合征确诊和疑似病例在年龄分布、发病月份分布、有无腹泻症状、发病前2周是否割草的差异有统计学意义.决策树模型的灵敏度为0.798,特异度为0.635,ROC曲线下面积0.715.结论 对于发热等临床表现且外周血血小板和白细胞降低者,决策树模型表明,如果年龄≥50岁,有腹泻症状,且有乏力症状,则判别为确诊病例.决策树模型简单、易懂,为发热伴血小板减少综合征的辅助诊断提供强有力的决策支持.