目的 针对铜陵市天桥社区居民体检数据中多因素、有效样本有限的情况,挖掘与分析高血压影响因素与因素间的交互效应,为高血压干预提供参考.方法 选取2017年该社区801例体检数据为研究对象,采用随机森林方法,筛选出重要性评分较大的特征,代入logistic完全二次回归模型,逐步回归分析影响因素及因素间的交互效应.结果 随机森林模型准确率83.67％,特征重要性前10项为年龄、糖尿病、锻炼频率、体质指数、总胆固醇、吸烟情况、饮酒情况、中心性肥胖、甘油三酯、血尿素氨.Logistic完全二次回归模型准确率84.17％,输出2条主效应、8条二次交互效应.主效应中有统计学意义(P＜0.05)的特征有年龄、锻炼频率,二次交互效应中有统计学意义(P＜0.05)的特征有年龄、糖尿病、体质指数、总胆固醇、吸烟情况、饮酒情况、甘油三酯、血尿素氨.结论 随机森林与logistic完全二次回归模型相结合,解决了经典方法难以从多因素、样本有限的数据中挖掘交互效应的问题,获得高血压影响因素与因素间的交互效应,为高血压干预提供有益的指导.
作者：王福成；齐平；蒋剑军；黄永；杨晓玲
来源：现代预防医学 2020 年 47卷 13期
