【摘 要】
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探讨2型糖尿病发生的危险因素以及logistic回归、BP神经网络模型在其患病风险预测中的应用.作者回顾性收集糖尿病相关体检数据,分别应用logistic回归和BP神经网络建立2型糖尿
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71461016);昆明理工大学管理与经济学院硕博生科研激励计划项目
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探讨2型糖尿病发生的危险因素以及logistic回归、BP神经网络模型在其患病风险预测中的应用.作者回顾性收集糖尿病相关体检数据,分别应用logistic回归和BP神经网络建立2型糖尿病预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的预测性能.logistic回归分析结果显示,年龄、T2DM家族史、体质指数、甘油三酯、C反应蛋白是2型糖尿病发生的危险因素.研究结果表明,BP神经网络模型的预测准确率为88.6%,ROC曲线下面积为0.826(95%CI:0.816~0.835)优于logistic回归模型[准确率=81.8%、AUC(95%CI)=0.764(0.749~0.780)].因此,老年、肥胖、有糖尿病家族史、甘油三酯和C反应蛋白含量高的个体更容易患2型糖尿病;在2型糖尿病个体患病风险预测方面,BP神经网络模型要优于logistic回归模型.
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