【摘 要】
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目的应用随机森林算法和Logistic回归算法,分析2型糖尿病并发视网膜病变的关联因素并构建风险预测模型。方法采用2011~2013年中国人民解放军总医院2型糖尿病住院患者的电子病
【机 构】
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中国人民解放军总医院生物医学工程研究室,中国人民解放军总医院医务部
【基金项目】
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国家自然科学基金（61501518）
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目的应用随机森林算法和Logistic回归算法,分析2型糖尿病并发视网膜病变的关联因素并构建风险预测模型。方法采用2011~2013年中国人民解放军总医院2型糖尿病住院患者的电子病历信息,主要利用其中的糖尿病诊断数据、糖尿病糖化数据以及糖尿病生化检查数据,应用Logistic回归和随机森林算法,根据ROC曲线下面积比较两种模型的预测效果。结果在随机森林模型的39个变量重要性评分中,糖化血红蛋白、空腹血糖、尿素、肌酐、尿酸、年龄、冠心病和慢性肾病得分较高且具有临床意义,Logistic回归模型最终纳入性别、
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