【摘 要】
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目的 利用C4.5决策树模型结合SMOTE算法来研究阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者在 CPAP压力滴定过程中转变为复杂性睡眠呼吸暂停综合征(CompSAS)的预测因素.方法 采用数据挖掘中的决策树模型和处理不平衡数据集的SMOTE算法分析2015年1月至2015年12月在云南省第一人民医院呼吸科睡眠中心诊断为阻塞性睡眠呼吸暂停综合征并接受整夜持续气道正压通气压力滴定的320例患者的临床资料.结果 阻
【出 处】
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2016中华医学会呼吸病学年会暨第十七次全国呼吸病学学术会议
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目的 利用C4.5决策树模型结合SMOTE算法来研究阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者在 CPAP压力滴定过程中转变为复杂性睡眠呼吸暂停综合征(CompSAS)的预测因素.方法 采用数据挖掘中的决策树模型和处理不平衡数据集的SMOTE算法分析2015年1月至2015年12月在云南省第一人民医院呼吸科睡眠中心诊断为阻塞性睡眠呼吸暂停综合征并接受整夜持续气道正压通气压力滴定的320例患者的临床资料.结果 阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者在接受CPAP压力滴定过程中复杂性睡眠呼吸暂停综合征的发生率为16.3％,CompSAS与非CompSAS患者在年龄、性别、体重指数均不存在显著性差异.不平衡数据所建立模型在预测CompSAS患者中敏感度和特异度分别达到了96.2％和92.1％.使用SMOTE算法处理之后CompSAS组和非CompSAS组数据达到平衡,两组的病例数均为129例.平衡数据所建立模型敏感性和特异度分别提升至98.4％和96.9％.结论 决策树模型结合SMOTE算法能显著提升模型预测CompSAS发生的准确度,模型对发现CompSAS的影响因素有良好的效果.
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