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目的 研究血清炎症因子水平在重症手足口病(HFMD)及手足口病患者重症天数判断中的作用.方法 使用受试者工作曲线(ROC曲线)分析炎症因子水平与重症手足口病关系,并使用曲线下面积(AUC)评价判别效果.采用分类和回归树(CART)模型和支持向量机(SVM)模型对手足口病患者重症天数进行判断,并使用交叉验证评价模型泛化能力.结果 ROC曲线分析结果表明白细胞介素-4(IL-4)对于判断轻重症的效果最好(AUC:0.989),IL-6、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、IL-10、干扰素-γ(INF-γ)和IL-17的效果依次递减,AUC值分别为0.933、0.898、0.882、0.853和0.523.CART模型和SVM模型对于手足口病患者重症天数判断的一致率分别为87.69%和95.38%,进行5折交叉验证得到模型的一致率分别为77.49%和81.40%.结论 使用血清炎症因子水平对于手足口病重症有很好的判别效果,且对于判断手足口病患者重症天数也有较好的效果.

作者:党德建;朱杰辉;张超;晋乐飞;周广远;申远方;郗园林;陈帅印;段广才

来源:现代预防医学 2017 年 44卷 20期

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作者:
党德建;朱杰辉;张超;晋乐飞;周广远;申远方;郗园林;陈帅印;段广才
来源:
现代预防医学 2017 年 44卷 20期
标签:
手足口病 炎症因子 判别模型 Hand-foot-and-mouth disease (HFMD) Inflammatory factor Discriminative model
目的 研究血清炎症因子水平在重症手足口病(HFMD)及手足口病患者重症天数判断中的作用.方法 使用受试者工作曲线(ROC曲线)分析炎症因子水平与重症手足口病关系,并使用曲线下面积(AUC)评价判别效果.采用分类和回归树(CART)模型和支持向量机(SVM)模型对手足口病患者重症天数进行判断,并使用交叉验证评价模型泛化能力.结果 ROC曲线分析结果表明白细胞介素-4(IL-4)对于判断轻重症的效果最好(AUC:0.989),IL-6、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、IL-10、干扰素-γ(INF-γ)和IL-17的效果依次递减,AUC值分别为0.933、0.898、0.882、0.853和0.523.CART模型和SVM模型对于手足口病患者重症天数判断的一致率分别为87.69%和95.38%,进行5折交叉验证得到模型的一致率分别为77.49%和81.40%.结论 使用血清炎症因子水平对于手足口病重症有很好的判别效果,且对于判断手足口病患者重症天数也有较好的效果.