本文目录导读：
随着社会经济的快速发展，人口老龄化、慢性病等健康问题日益突出，对医疗资源的需求不断增加，在此背景下，如何有效识别高危人群，提前进行干预和预防，成为当前公共卫生领域面临的重要课题，数据挖掘与逻辑回归分析作为一种有效的数据分析方法，在疾病预测、风险评估等方面具有广泛应用，本文以某地区慢性病患者为例，探讨基于数据挖掘与逻辑回归模型的高危人群识别与应用案例。
数据挖掘与逻辑回归分析概述
1、数据挖掘
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，其核心任务包括关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等，在公共卫生领域，数据挖掘可以帮助我们识别高危人群，为疾病预防提供有力支持。
2、逻辑回归分析
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逻辑回归分析是一种常用的统计方法，用于研究因变量与多个自变量之间的关系，在公共卫生领域，逻辑回归分析可以用于疾病预测、风险评估等。
案例背景与数据来源
1、案例背景
某地区慢性病患者数量逐年增加，给公共卫生事业带来巨大压力，为有效降低慢性病发病率，提高居民健康水平，当地政府决定开展慢性病高危人群识别工作。
2、数据来源
本研究数据来源于某地区慢性病数据库，包括患者的基本信息、临床指标、生活习惯等数据。
基于数据挖掘与逻辑回归模型的高危人群识别
1、数据预处理
（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除缺失值、异常值等。
（2）特征选择：根据专业知识，选择与慢性病相关的特征，如年龄、性别、血压、血糖等。
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（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响。
2、逻辑回归模型构建
（1）模型选择：采用逻辑回归模型进行高危人群识别。
（2）参数估计：使用最大似然估计法估计模型参数。
（3）模型检验：对模型进行交叉验证，评估模型性能。
3、高危人群识别
根据逻辑回归模型，对慢性病数据库中的患者进行风险评估，将患者分为高危、中危和低危三个等级。
案例分析与应用
1、案例分析
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通过对慢性病数据库进行数据挖掘与逻辑回归分析，成功识别出该地区的高危人群，结果表明，模型具有较高的预测准确性，能够有效识别出需要重点关注的慢性病患者。
2、应用
（1）制定针对性的干预措施：针对高危人群，制定针对性的干预措施，如健康教育、生活方式改善等。
（2）优化医疗资源配置：根据高危人群分布情况，优化医疗资源配置，提高医疗资源利用效率。
（3）降低慢性病发病率：通过早期干预，降低慢性病发病率，提高居民健康水平。
本文以某地区慢性病患者为例，探讨了基于数据挖掘与逻辑回归模型的高危人群识别方法，结果表明，该方法能够有效识别出高危人群，为慢性病预防提供有力支持，在实际应用中，应结合当地实际情况，不断优化模型，提高识别准确性，为公共卫生事业做出贡献。
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