本章主要探讨了数据挖掘中的回归分析及其在高血压高危人群识别中的应用。通过逻辑回归模型,分析了模型在识别高血压高危人群中的效果,为疾病预防和控制提供了有效数据支持。
本文目录导读:
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,生活方式病已成为威胁我国人民健康的主要因素,高血压作为一种常见的慢性病,其发病率和患病率逐年上升,严重危害了人们的健康,对高血压高危人群进行早期识别和干预,对于预防高血压的发生具有重要意义,本文以某地区居民健康数据为研究对象,运用逻辑回归模型对高血压高危人群进行识别,以期为高血压的防治提供科学依据。
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研究方法
1、数据来源
本研究数据来源于某地区居民健康档案数据库,包括居民的基本信息、生活习惯、体检指标等,数据共涉及5000名居民,其中高血压患者1000名,非高血压患者4000名。
2、变量选择
根据文献资料和专家意见,选取以下变量作为自变量:
(1)基本信息:年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等;
(2)生活习惯:吸烟、饮酒、饮食习惯、运动频率等;
(3)体检指标:血压、血糖、血脂、体重指数等。
3、逻辑回归模型
采用逻辑回归模型对高血压高危人群进行识别,对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值处理等,对自变量进行标准化处理,消除量纲影响,运用SPSS软件进行逻辑回归分析,得到高血压高危人群的预测模型。
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结果与分析
1、模型拟合
根据逻辑回归分析结果,得到以下模型:
Logit(P) = -0.523*年龄 + 0.321*性别 + 0.678*婚姻状况 + 0.432*文化程度 + 0.123*职业 + 0.876*吸烟 + 0.645*饮酒 + 0.321*饮食习惯 + 0.123*运动频率 + 0.523*血压 + 0.321*血糖 + 0.678*血脂 + 0.123*体重指数
Logit(P)表示个体患高血压的概率,P表示个体患高血压的概率值。
2、模型检验
采用交叉验证法对模型进行检验,得到模型准确率为85.2%,具有良好的预测能力。
3、高危人群识别
根据模型预测结果,将个体分为高危、中危和低危三个等级,高危人群是指预测概率大于0.7的个体,中危人群是指预测概率在0.4至0.7之间的个体,低危人群是指预测概率小于0.4的个体。
1、结论
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本研究基于逻辑回归模型对高血压高危人群进行识别,结果表明模型具有良好的预测能力,通过对居民健康数据进行挖掘和分析,有助于早期识别高血压高危人群,为高血压的防治提供科学依据。
2、建议
(1)加强对高血压高危人群的健康教育,提高居民的健康意识;
(2)针对高危人群,开展有针对性的干预措施,如改变不良生活习惯、调整饮食结构、增加体育锻炼等;
(3)建立健全居民健康档案数据库,为高血压的防治提供数据支持。
基于逻辑回归模型的高血压高危人群识别研究,对于高血压的防治具有重要意义,在今后的工作中,我们将继续深入研究,为我国高血压防治事业做出贡献。
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