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1应用人工神经网络预测个体血脂异常患病危险度显示文摘目的建立个体血脂异常患病危险度的预测模型,探讨并评价预测个体血脂异常的新方法。方法选择8914例社区居民流行病学调查资料,按3∶1分为训练集(6686例)与检验集(2228例),分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价。应用人工神经网络(ANN)和logistic回归分别建立血脂异常预测模型,受试者工作曲线(ROC)评价预测模型的优劣。结果 ANN预测模型的特异度(64.79%)较低,但灵敏度(94.86%)、约登指数(59.65%)、一致率(81.23%)均优于logistic回归预测模型(特异度=77.49%、灵敏度=53.51%、约登指数=31.00%、一致率=81.23%);ANN预测模型ROC曲线下面积(Az=0.824±0.009)明显大于logistic回归预测模型(Az=0.655±0.012)(P<0.05)。结论在预测个体血脂异常方面,ANN模型较logistic回归模型具有更好的预测判别效能。王重建 李玉倩 胡东生 张卫东 杨少伟 郗园林 薛源 李文杰 2011卫生研究2011,40,1:2
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