血管性认知障碍发病危险因素预测模型研究-中国学术期刊网络出版总库

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血管性认知障碍发病危险因素预测模型研究

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【英文篇名】	A PREDICTIVE MODEL FOR RISK FACTORS FOR VASCULAR COGNITIVE IMPAIRMENT
【下载频次】	★★★★★
【作者】	王潇; 郭宗君; 季晓云; 王晓林; 张敏; 王志宏;
【英文作者】	WANG Xiao; GUO Zongjun; JI Xiaoyun; WANG Xiaolin; ZHANG Min; WANG Zhihong; Department of Geriatrics; The Affiliated Hospital of Qingdao University;
【作者单位】	青岛大学附属医院老年医学科;
【文献出处】	青岛大学医学院学报 , Acta Academiae Medicinae Qingdao Universitatis, 编辑部邮箱 2017年 03期期刊荣誉：ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	贝叶斯网络; 认知障碍; 危险因素; 预测;
【英文关键词】	Bayesian network; cognition disorders; risk factors; forecasting;
【摘要】	目的应用贝叶斯网络分析方法,建立并分析导致血管性认知障碍(VCI)发病的危险因素预测模型。方法选取脑血管病病人465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,将病人按照10∶1比例随机分为训练集(421例)和测试集(44例),其中训练集病人分为非VCI病人组(225例)和VCI病人组(196例)。训练集数据采用禁忌搜索算法建立贝叶斯网络模型并分析脑血管病病人发生VCI的影响因素,利用测试集数据检验模型预测准确度,同时与传统的Logistic回归模型结果进行比较。结果构建的VCI危险因素贝叶斯网络模型预测准确度为67.70%,测试集预测准确度为75.00%。受教育程度、业余爱好、糖尿病与VCI的发生有直接相关关系;饮食、饮茶、饮酒和吸烟等生活行为方式通过影响糖尿病的发生间接影响VCI的发生;体育锻炼等业余爱好不仅直接影响VCI发生,还间接通过影响糖尿病的发生间接影响VCI发生。条件概率表显示,低受教育程度、无业余爱好和糖尿病是脑血管病病人发生VCI的危险因素。Logistic回归分析结果显示,模型预测准确度为66.98%,受教育程度(P=0.005)、饮酒(P=0.001)、体育锻炼(P=0.0...
【英文摘要】	Objective To establish a predictive model for the risk factors for vascular cognitive impairment(VCI)using Bayesian network. Methods A total of 465 patients with cerebrovascular diseases were selected.A questionnaire survey was performed to collect the data on lifestyle and clinical factors,as well as the demographic data.The patients were randomly divided into training set(421patients)and test set(44patients)at a ratio of 10∶1,and the patients in the training set were further divided into non-VCI group(225...
【基金】	青岛市科技局基金资助项目(Kzd-03;09-1-1-33-nsh;KZJ-28;15-9-2-74-nsh); 青岛市黄岛区科技局计划项目(2014-1-73)
【更新日期】	2017-08-24
【分类号】	R749.13
【正文快照】	血管性认知障碍(VCI)是指由脑血管病引起的从轻度认知障碍到痴呆的一大类综合征[1]。其受高血压、糖尿病、高脂血症等多种危险因素影响,且各因素间相互关联直接或间接作用于VCI的发生和发展过程。以往对VCI影响因素的统计学建模方法,通常是以各影响因素相互独立为前提,建立Logi

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