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目的 研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力(即预测性能)进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样时,对模型进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性.方法 以2型糖尿病并发末梢神经病变数据为例,采用最优子集法与AIC信息准则相结合对变量进行快速方便的筛选,并采用Monte Carlo模拟抽样的方法(具体为10～100次的3～10折分层交叉验证法)对模型的泛化能力作出评价和比较.结果 采用最优子集法与AIC信息准则相结合建立的logistic回归模型,准确率为79.6%,ROC面积为0.8802,经分层交叉验证法验证,泛化能力优于用一般筛选变量方法建立的模型;用先验概率对后验概率进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性.结论 建立logistic回归预测模型时,应根据实际情况,尽量尝试多种筛选变量的建模策略,在小样本情况下,若欲对模型的泛化能力做出可靠的评价,可采用分层交叉验证的方法;当样本来源方式为分离抽样时,若研究目的 为建立预测模型,则应采用先验概率对后验概率进行调整. 相似文献
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目的 应用结构方程模型(SEM)对天津市某三甲医院阑尾炎患者住院费用影响因素进行分析,为其今后在医学相关问题上的应用提供方法学上的借鉴.方法 收集天津市某三级甲等医院阑尾炎手术住院患者病例,将收集到的变量进行整理、归纳,根据变量间的关系提取出具有实际意义的因子后,结合专业知识建立初始模型并画出初始通径图,应用LISREL8.7对数据进行全模型分析.结果 患者年龄对药品费和诊疗相关项目费用的直接效应为0.213和0.209,间接效应为0.129和0.154;患者是否为医保患者、住院期间是否进行抢救仅影响药品费的高低,效应系数为-0.105和0.200;而是否伴发合并症通过影响住院天数对二者存在的间接影响分别为0.078和0.093;住院天数对二者的直接效应为0.564和0.674.未发现性别、婚姻状况、入院时情况以及是否进行特殊检查等对费用有影响.结论 使用SEM可筛选出对患者住院费用的影响因素,发现因素之间存在的直接和(或)间接效应,为今后相关研究提供了方法学上的参考. 相似文献
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