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目的 研究C5.0决策树模型在严重精神障碍患者服药依从性影响因素中的应用,并探讨其预测效果.方法 抽样采取多阶段分层随机抽样方法,患者基本信息及相关因素使用自编调查问卷采集,运用C5.0决策树模型对患者是否依存服药进行预测,模型性能采用ROC曲线下面积、预测正确率、约登指数、灵敏度和特异度进行评价.结果 C5.0决策树模型和logistic回归模型预测性能比较显示,模型正确预测率分别为80.9%和71.4%,C5.0决策树模型ROC 曲线下面积均数±标准误为0.808 ±0.011(95%CI:0.790~0.826),logistic 回归模型为0.713 ±0.012(95%CI:0.692~0.733),两模型比较差异有统计学意义(Z = 8.766,P<0.001),C5.0决策树模型约登指数、灵敏度和特异度均高于logistic回归模型,C5.0决策树模型显示,病种、治疗费用支出、收入水平、监护人是否与患者共同生活对严重精神障碍患者服药依从性影响较大.结论 C5.0决策树模型在严重精神障碍患者服药依从性预测中性能良好,经济水平和监护人是否与患者共同生活对患者服药依从性起重要作用.

作者:郭正军;宋景贵;王静;王玉杰;董娇;姚丰菊;王海岭;杨世昌

来源:现代预防医学 2021 年 48卷 1期

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郭正军;宋景贵;王静;王玉杰;董娇;姚丰菊;王海岭;杨世昌
来源:
现代预防医学 2021 年 48卷 1期
标签:
C5.0决策树 严重精神障碍 服药依从性 预测
目的 研究C5.0决策树模型在严重精神障碍患者服药依从性影响因素中的应用,并探讨其预测效果.方法 抽样采取多阶段分层随机抽样方法,患者基本信息及相关因素使用自编调查问卷采集,运用C5.0决策树模型对患者是否依存服药进行预测,模型性能采用ROC曲线下面积、预测正确率、约登指数、灵敏度和特异度进行评价.结果 C5.0决策树模型和logistic回归模型预测性能比较显示,模型正确预测率分别为80.9%和71.4%,C5.0决策树模型ROC 曲线下面积均数±标准误为0.808 ±0.011(95%CI:0.790~0.826),logistic 回归模型为0.713 ±0.012(95%CI:0.692~0.733),两模型比较差异有统计学意义(Z = 8.766,P<0.001),C5.0决策树模型约登指数、灵敏度和特异度均高于logistic回归模型,C5.0决策树模型显示,病种、治疗费用支出、收入水平、监护人是否与患者共同生活对严重精神障碍患者服药依从性影响较大.结论 C5.0决策树模型在严重精神障碍患者服药依从性预测中性能良好,经济水平和监护人是否与患者共同生活对患者服药依从性起重要作用.