基于SEER数据库的结直肠癌预后因素探讨及预后模型构建-临床诊疗知识库

| 浏览：152 | 下载：93

作者：

辛世超；赵玉虹

来源：

中华医学图书情报杂志 2017 年 26卷 11期

标签：

结直肠癌预后模型特征选择 logistic逐步回归法 LASSO回归贝叶斯模型平均法 Colorectal cancer Prognosis model Selection of characteristics Logistic regression analysis LASSO regression analysis Bayesian model averaging analysis

分别使用logistic逐步回归法、贝叶斯模型平均法和LASSO回归进行特征变量筛选,分析美国SEER数据库的预后数据,探讨影响结直肠癌预后的相关因素,并应用人工神经网络分类算法构建预后模型,指导结直肠癌预后评价.结果证明,贝叶斯模型平均法结合人工神经网络的混合算法所构建的预后模型准确率最高.

知识库介绍

临床诊疗知识库该平台旨在解决临床医护人员在学习、工作中对医学信息的需求，方便快速、便捷的获取实用的医学信息，辅助临床决策参考。该库包含疾病、药品、检查、指南规范、病例文献及循证文献等多种丰富权威的临床资源。

详细介绍

临床诊疗知识库现支持机构用户及个人包时用户开通服务。如需开通机构账号，请机构管理员联系我们，联系电话：010-58882667；个人包时开通请直接点击“个人包时订购”，开通后即可使用。

相似文献