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目的 考虑数据的不均衡性以及预测模型犯第一类错误和第二类错误的概率,建立腹腔镜切除术下急性阑尾炎患者住院天数预测模型.方法 随机抽取某三甲医院2016年7月-2017年9月的腹腔镜切除术下急性阑尾切除术患者共243例,利用向前逐步选择方法筛选关键影响因素,之后利用随机欠抽样和SMOTE过抽样方法对数据进行均衡化处理,最后分别利用Logistic回归模型及径向基神经网络模型进行住院天数预测.结果 Logistic回归模型总体精度为76.25%,第一错误概率为35.00%,径向基神经网络模型的总体精度为88.75%,第一错误概率为15.00%.结论 相比Logistic回归模型,径向基神经网络的准确性更高,第一类错误概率更低,该模型更适合住院天数的预警,能够为患者了解病情、治疗方案选择以及医保政策制定提供参考.

作者:梁丽军;刘丹宁;王薇;李惠

来源:现代预防医学 2018 年 45卷 24期

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作者:
梁丽军;刘丹宁;王薇;李惠
来源:
现代预防医学 2018 年 45卷 24期
标签:
急性阑尾炎 径向基神经网络 Logistic回归 住院天数 预测模型
目的 考虑数据的不均衡性以及预测模型犯第一类错误和第二类错误的概率,建立腹腔镜切除术下急性阑尾炎患者住院天数预测模型.方法 随机抽取某三甲医院2016年7月-2017年9月的腹腔镜切除术下急性阑尾切除术患者共243例,利用向前逐步选择方法筛选关键影响因素,之后利用随机欠抽样和SMOTE过抽样方法对数据进行均衡化处理,最后分别利用Logistic回归模型及径向基神经网络模型进行住院天数预测.结果 Logistic回归模型总体精度为76.25%,第一错误概率为35.00%,径向基神经网络模型的总体精度为88.75%,第一错误概率为15.00%.结论 相比Logistic回归模型,径向基神经网络的准确性更高,第一类错误概率更低,该模型更适合住院天数的预警,能够为患者了解病情、治疗方案选择以及医保政策制定提供参考.