本文目录导读：
糖尿病作为一种常见的慢性代谢性疾病，严重威胁着人类的健康，近年来，我国糖尿病患病率逐年上升，已成为一个严重的公共卫生问题，为了有效预防和控制糖尿病，识别高危人群并采取早期干预措施至关重要，本文以某地区糖尿病患者数据为基础，运用逻辑回归模型进行高危人群识别，并对其应用进行案例分析。
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数据来源与预处理
1、数据来源
本文选取某地区2018年至2020年期间住院的糖尿病患者数据作为研究样本，共包含1000例病例，数据包括患者的年龄、性别、体重指数（BMI）、空腹血糖、餐后2小时血糖、糖化血红蛋白、高血压、高血脂、吸烟、饮酒等特征。
2、数据预处理
（1）数据清洗：对数据进行初步清洗，去除缺失值、异常值和重复值。
（2）数据转换：将分类变量进行独热编码，将连续变量进行标准化处理。
逻辑回归模型构建
1、模型选择
根据研究目的，选用逻辑回归模型进行高危人群识别，逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计模型，通过分析影响因变量的因素，建立因变量与自变量之间的线性关系。
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2、模型参数估计
采用梯度下降法对逻辑回归模型进行参数估计，得到模型系数和截距。
3、模型评估
采用混淆矩阵、准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估，结果表明模型具有较高的预测能力。
高危人群识别与应用案例分析
1、高危人群识别
根据模型预测结果，将糖尿病患者分为低危、中危和高危三个等级，高危人群定义为模型预测概率大于0.7的患者。
2、应用案例分析
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（1）早期干预：对识别出的高危人群进行早期干预，包括健康教育、生活方式干预、药物治疗等，以降低糖尿病发病风险。
（2）随访管理：对高危人群进行定期随访，了解病情变化，调整治疗方案，降低并发症发生率。
（3）健康教育：针对高危人群开展健康教育，提高其健康素养，增强自我管理能力。
本文以某地区糖尿病患者数据为基础，运用逻辑回归模型进行高危人群识别，结果表明模型具有较高的预测能力，通过对高危人群进行早期干预、随访管理和健康教育，有助于降低糖尿病发病风险和并发症发生率，本研究为糖尿病防控提供了有益的参考，有助于提高我国糖尿病防治水平。
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