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目的 收集脑血管病患者人口学、生活模式和临床疾病因素,分析导致血管性认知功能障碍(VCI)的高危因素,建立VCI高危因素的决策树模型.方法 选取2014年10月至2016年10月于老年医学科和神经内科住院治疗脑血管病患者505例,进行人口学、生活模式和临床疾病因素问卷调查和数据采集,分为训练集组(421例)与测试集组(84例),其中训练集组患者分为非VCI患者组(225例)和VCI患者组(196例).采用决策树算法分析脑血管病患者发生VCI的影响因素,并与Logistic回归分析和卡方检验比较,建立VCI高危因素的决策树模型.结果 训练集组构建的决策树模型交叉验证模型识别准确度为73.63

作者:王潇;郭宗君;张文青;吴钦娟;于焕清;张凤香;肖琳

来源:中华行为医学与脑科学杂志 2017 年 26卷 6期

知识库介绍

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作者:
王潇;郭宗君;张文青;吴钦娟;于焕清;张凤香;肖琳
来源:
中华行为医学与脑科学杂志 2017 年 26卷 6期
标签:
血管性认知障碍 危险因素 决策树 预测模型 Vascular cognitive impairment(VCI) Risk factors Decision tree The prediction model
目的 收集脑血管病患者人口学、生活模式和临床疾病因素,分析导致血管性认知功能障碍(VCI)的高危因素,建立VCI高危因素的决策树模型.方法 选取2014年10月至2016年10月于老年医学科和神经内科住院治疗脑血管病患者505例,进行人口学、生活模式和临床疾病因素问卷调查和数据采集,分为训练集组(421例)与测试集组(84例),其中训练集组患者分为非VCI患者组(225例)和VCI患者组(196例).采用决策树算法分析脑血管病患者发生VCI的影响因素,并与Logistic回归分析和卡方检验比较,建立VCI高危因素的决策树模型.结果 训练集组构建的决策树模型交叉验证模型识别准确度为73.63