【摘 要】
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疾病筛检通常采用横断面调查确定与疾病表型相关的因素,然后构建相应的疾病筛检模型.在建模策略上,通常是基于回归策略,将自变量以线性可加形式纳入疾病筛检模型.然而当变量
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疾病筛检通常采用横断面调查确定与疾病表型相关的因素,然后构建相应的疾病筛检模型.在建模策略上,通常是基于回归策略,将自变量以线性可加形式纳入疾病筛检模型.然而当变量较多且交互作用复杂时,回归建模策略将出现估计偏性或失效.为此,本研究构建了基于贝叶斯网络的疾病筛检模型,旨在充分提取变量之间的调控关系,并与传统回归建模策略进行比较.
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