文献类型：期刊文章

作　　者：唐雨萌[1] 张岚[1] 李茜[1] 洪杰[2] 李建华[3] 祝淑珍[1]

TANG Yumeng;ZHANG Lan;LI Qian;HONG Jie;LI Jianhua;ZHU Shuzhen(Institute of Chronic and Non-communicable Disease Control and Prevention,Hubei Provincial Center for Disease Control and Prevention,Wuhan 430079,China;Gong’an Center for Disease Control and Prevention,Jingzhou,Hubei 434300,China;Yingcheng Center for Disease Control and Prevention,Xiaogan 432400,China)

机构地区：[1]湖北省疾病预防控制中心慢性病防治研究所,武汉430079 [2]湖北省公安县疾病预防控制中心 [3]湖北省应城市疾病预防控制中心

出　　处：《公共卫生与预防医学》

基　　金：湖北省卫生健康委面上项目(基于神经网络的湖北省慢性阻塞性肺疾病预测模型研究WJ2019M250)。

年　　份：2021

卷　　号：32

期　　号：2

起止页码：12-16

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的应用神经网络和logistic回归分析方法建立慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)数学预测模型。方法通过横断面调查收集2015年湖北省2400人的COPD流行病学资料,按7∶3的比例随机分为训练组与验证组,应用神经网络和logistic回归分别建立慢性阻塞性肺疾病预测模型,比较两个模型的预测性能。结果可用于研究的样本共1569例,其中训练组1099例,验证组470例。神经网络模型的训练组和验证组ROC曲线下面积AUC分别为0.80和0.78。logistic的训练组和验证组的AUC分别为0.75和0.74。结论将神经网络模型和logistic回归应用于COPD的预测均是可行的,其预测结果可为COPD防治提供科学依据。

关 键 词：慢性阻塞性肺疾病 神经网络模型 LOGISTIC回归 预测研究  

分 类 号：R181]