【摘 要】
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目的运用决策树和logistic回归建立乳腺癌相对风险预测模型,实现分级管理。方法本研究为病例对照设计,病例来源于2014-2015年就诊于四川大学华西医院、四川省肿瘤医院和四川
【机 构】
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成都市双流区妇幼保健院; 四川大学华西公共卫生学院(华西第四医院);
【基金项目】
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国家自然科学基金(81874282);四川省医学会项目(S17050)
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目的运用决策树和logistic回归建立乳腺癌相对风险预测模型,实现分级管理。方法本研究为病例对照设计,病例来源于2014-2015年就诊于四川大学华西医院、四川省肿瘤医院和四川省人民医院的原发性乳腺癌783例;对照来源于2009-2012年四川省妇幼中心和成都市双流区妇幼保健院的筛查队列3 879例。运用问卷收集相关信息,构建决策树,采用logistic回归模型计算OR值,并评价回归拟合效果。结果决策树选择乳腺良性疾病史、绝经状态、初产年龄(22/24岁)、活产次数(1个)、年龄(50岁)及行经时间(34年)作为危险因素,组合危险因素logistic回归模型中OR取值范围1-65.71(95%CI:32.19,134.13),其中有乳腺良性疾病史的未绝经妇女患病风险最高(OR=65.71,95%CI:32.19,134.13),回归模型灵敏度0.68,特异度0.79,AUC 0.8038。结论联合决策树和组合危险因素logistic回归能区分不同患病风险的危险因素组合,可用于构建相对风险预测模型。
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