【摘 要】
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目的:利用统计学和机器学习方法,探究2型糖尿病并发症的影响因素,构建2型糖尿病并发症预测模型,对并发症的发生进行预测,为2型糖尿病并发症的预防和早期筛查提供理论参考。方
【基金项目】
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吉林省社会科学基金项目“基于细粒度分析的吉林省突发事件网民情感态势及演变规律研究”(2019B59),教育部人文社会科学规划项目“社交媒体环境下主体因素与信息行为关系的双向视角研究”(18YJA870017)
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目的:利用统计学和机器学习方法,探究2型糖尿病并发症的影响因素,构建2型糖尿病并发症预测模型,对并发症的发生进行预测,为2型糖尿病并发症的预防和早期筛查提供理论参考。方法:以国家人口健康科学数据中心2009年的2型糖尿病患者数据为研究对象,对性别、年龄、尿常规检查和生化检查等信息进行单因素和多因素logistic回归分析,并构建XGBoost模型,进行2型糖尿病并发症的预测。结果:单因素和多因素Logistic回归模型与XGBoost模型显示,2型糖尿病并发症的发生与14项影响因素具有相关关系,模型预测准
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