基于决策树-Markov模型的13价肺炎球菌多糖结合疫苗纳入青海省免疫规划成本效益分析

目的分析13价肺炎球菌多糖结合疫苗(Pneumococcal polysaccharide conjugate vaccine,PCV13)纳入青海省免疫规划(Expanded Program on Immunization,EPI)的成本效益。方法建立决策树-Markov模型,计算PCV13纳入青海省EPI的2021年出生队列接种成本和肺炎球菌性疾病(Pneumococcal disease,PD)经济负担,与未纳入EPI相比的净效益和效益成本比(Benefit-cost ratio,BCR)。结果PCV13纳入青海省EPI与未纳入EPI相比,PCV13总接种成本将增加12845万元,PD总经济负担将减少12921万元,产生的净效益为76万元,BCR为1.01。具有成本效益的每剂次PCV13最高价格为460元。结论按照当前国产PCV13价格将PCV13纳入青海省EPI从全社会角度略具有成本效益,建议降低疫苗价格以进一步提高成本效益,适时将PCV13纳入青海省EPI。

应用决策树-Markov模型分析1剂次和2剂次水痘减毒活疫苗免疫策略的成本效用

目的分析1剂次和2剂次水痘减毒活疫苗(Varicella attenuated live vaccine,VarV)免疫策略的成本效用。方法构建中国2022年出生队列VarV免疫策略的成本效用决策树-Markov模型,估算不接种、1剂次接种和2剂次接种策略的成本和效用[质量调整生命年(Quality-adjusted life year,QALY)],分析1剂次和2剂次接种策略与不接种策略相比的增量成本效用比(Incremental cost-utility ratio,ICUR)。结果VarV不接种、1剂次接种、2剂次接种策略的总成本分别为4913056.1万元、1037068.8万元、814521.6万元,产生的总效用分别为73841.4万QALY、74013.5万QALY、74023.1万QALY。1剂次、2剂次接种与不接种相比的ICUR分别为-22524.3元/QALY、-22564.1元/QALY,单因素敏感性分析显示贴现率、门诊无并发症治疗费用和门诊有并发症效用值为影响ICUR的主要参数。结论实施1剂次和2剂次VarV免疫策略均具有较好的成本效用并节省成本。

基于多信息融合的换流站直流设备健康状态决策树评价模型

针对换流站直流设备间交互信息融合能力较差、小样本与大样本难以均衡的问题,设计基于多信息融合的换流站直流设备健康状态决策树评价模型。使用同质多传感器多信息数据融合方法对多信息实施融合处理;利用k近邻方法和层次聚类方法划分换流站直流设备健康状态量,提取健康状态量的有效信息作为输入,构建决策树评价模型,输出换流站直流设备健康状态评价结果。实验结果表明,该模型具备较好的多信息融合能力和样本均衡能力,且可从不同角度实现换流站直流设备健康状态评价,评价结果较为准确。

不确定大数据流分类的决策树模型构建仿真

在不确定大数据流分类过程中,受噪声和孤立点的干扰,导致处理效果和分类精度无法达到预期要求。为解决上述问题,提出一种基于决策树模型的不确定大数据流分类算法。通过采用在线字典学习算法,对不确定大数据流去噪处理,消除噪声对分类过程产生的干扰。构建决策树,在剪枝过程中通过特征过滤算法,滤除不确定大数据流中掺杂的孤立点。将去噪后的不确定大数据流,输入决策树模型中,完成分类工作。实验结果表明,所提算法处理后的不确定大数据流振幅明显减小,且分类精度高,具有一定的应用价值。

基于决策树模型的罗湖区人工流产方式流行病学特征及影响因素研究

目的:探讨基于决策树模型的罗湖区人工流产方式的流行病学特征及其影响因素。方法:回顾性纳入深圳罗湖区医院集团所属医疗机构在2021年9月—2022年10月收治的人工流产女性共9 245例,根据人工流产方式将其划分为药物组(2 004例)和手术组(7 241例),进行数据分析和结果评估。采用单因素和多因素法对人工流产方式的流行病学特征进行分析,确定影响人工流产方式选择的独立因素;同时基于决策树模型评估药物组和手术组两种人工流产方式的优缺点。结果:单因素分析结果显示,孕周、年龄、人工流产方式偏好情况、受教育程度、婚姻状况及生育情况均可能与人工流产方式选择有关(P<0.05)。多因素分析结果显示,孕周、年龄、人工流产方式偏好情况、受教育程度及生育情况是影响人工流产方式选择的独立因素(P<0.05)。决策树模型构建结果显示,孕周、人工流产方式偏好情况、婚姻状况及生育情况可直接影响人工流产方式选择,其中人工流产方式偏好情况影响最为显著。决策树模型预测分类与真实分类基本一致,模型预测错误率为10.00%,说明决策树模型的预测错误率与Logistic回归模型相同,均为10.00%,表明该模型具有良好的拟合度。结论:罗湖区人工流产方式选择受孕周、人工流产方式偏好情况、婚姻状况及生育情况等因素影响。其中,人工流产方式偏好情况对人工流产方式选择的影响最为显著。这些发现有助于优化人工流产的个体化治疗策略,提高人工流产个体的医疗体验和治疗效果。

脑梗死患者降压治疗达标影响因素决策树模型分析

目的探讨决策树模型对脑梗死患者降压治疗后血压达标影响因素的评估价值,为脑梗死二级预防中的降压治疗提供数据支持。方法建立Logistics回归模型和决策树模型,采用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)比较两种模型。结果决策树模型显示,脑梗死患者降压治疗血压达标影响因素主要包括规律运动、药物基因检测指导下的个体化用药、居住地区、居住情况。ROC曲线分析结果显示,决策树模型准确率(83.5%)和ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC,0.896)均高于Logistic回归模型。结论决策树模型在脑梗死患者降压治疗后血压达标预测方面具有良好的应用价值,优于Logistic回归模型。

基于Logistic回归与决策树模型的老年多重慢病及影响因素分析

目的:应用决策树模型和Logistic回归对老年多重慢病影响因素进行分析,为多重慢病的管理和防控提供依据。方法:采用多阶段分层随机抽样方法于青岛、广州、苏州抽取1273名老年人,进行老年多重慢病的问卷调查,分别建立Logistic回归模型和决策树模型,分析并比较两种分析方法结果的差异性。结果:Logistic回归结果显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素,其中年龄是保护因素(OR<1)。决策树模型显示医疗保险是老年多重慢病的最主要影响因素,其次是吸烟、年龄和婚姻状况。两种模型分析比较结果显示,Logistic回归模型的灵敏度为74.3%,特异度为55.3%;决策树模型的灵敏度为57.2%,特异度为73.3%。结论:研究显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素。结合运用Logistic回归模型和CHAID模型,可以有效筛选老年多重慢病的危险因素,有助于制定针对性措施,加强管理和防控。

急性有机磷农药中毒继发肺损伤相关因素-基于随机森林和决策树模型

目的探讨急性有机磷农药中毒(AOPP)继发肺损伤相关因素,制定合理方式措施,减少肺损伤发生风险。方法选取2021年3月至2023年3月南阳市第一人民医院收治的102例AOPP患者作为研究对象,根据发病至入院12 h内肺损伤发生率分为肺损伤组和非肺损伤组,比较两组一般资料、实验室指标等,采用随机森林和决策树模型分析AOPP继发肺损伤影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析两种模型预测效能。结果102例AOPP患者肺损伤发生率为70.59%(72/105);决策树模型显示:服毒量≥40 mg/kg+急性生理与慢性健康评分(APACHEⅡ评分)≥15分的AOPP患者肺损伤发生率高;服毒量≥40 mg/kg+ChE<450 U/L+转移生长因子β1(TGF-β1)≥10 pg/mL+阿托品化时间≥90 h的AOPP患者肺损伤发生率高。随机森林模型显示,服毒量对AOPP患者继发肺损伤影响程度最高,其次是入院时ChE、入院时TGF-β1、阿托品化时间;ROC曲线显示,随机森林模型预测AOPP继发肺损伤准确度、特异度(88.24%、90.91%)高于决策树模型(67.65%、59.10%)(P<0.05)。结论基于随机森林模型的预测模型建立可准确预测AOPP继发肺损伤,其预测能力优于决策树模型,可协助医务人员进行临床决策,降低肺损伤发生风险。

基于多元线性回归与决策树模型的病种费用分析——以儿童支气管肺炎为例

目的对儿童支气管肺炎住院费用分组,旨在DIP付费下,为住院费用的控制提出更合理的建议。方法通过统计软件SPSS 22对某三甲医院2019—2022年10月3448名儿童支气管肺炎出院患者,进行单因素分析和多元线性回归分析,结果筛选出分节点变量,用决策树模型对费用进行组合,并制定各组标准住院费用与权重。结果该院儿童支气管肺炎住院费用逐年上升,但费用结构却在优化。通过多元线性回归分析,将平均住院日、入院病况与年龄三个显著性因素作为分类节点,使用决策树模型,共分为6个费用组,并提出各组费用控制标准与预警上线。结论通过住院费用的预测值与费用预警线能够为支气管肺炎费用管理提供更为精准的参考与建议,节约卫生资源。

康复辅具使用满意度研究—基于Logistic回归与决策树模型

随着对康复辅具的需求日益增加,为调查辅具使用者对辅具的满意度,对上海地区相关人员进行问卷调查。采用云模型、有序Logistic回归模型和决策树模型分析辅具使用者满意度现状及其影响因素。研究发现:辅具使用者的整体满意度一般;云滴图说明辅具使用者对于满意度的评价呈现非均衡的分布情况;有序Logistic回归模型显示年龄、完成特定活动是否困难、家庭月收入是辅具使用满意度的显著影响因素;在进行IV特征评估后的决策树模型同样呈现出相同的影响因素。

基于决策树法构建深静脉置管并发 导管相关性感染的风险预测模型及防控策略分析

目的 以决策树法构建深静脉置管(deep venous cetheterization,DVC)并发导管相关性感染的风险预测模型,为医护人员制订相关防控策略提供依据。方法 2019年1月至2021年12月,采用便利抽样法选取深圳市某三级综合性医院就诊的DVC患者2202例为研究对象,根据有未发生导管相关性感染将其分成感染组与非感染组,以二元Logistic回归分析法与决策树法分别创建DVC并发导管相关性感染的预测模型,并评估上述两种模型的风险预测效果。结果 年龄≥65岁、糖尿病、长期置管、重复置管、白蛋白<30 g/L等均是DVC患者发生导管相关性感染的独立危险因素(P<0.05);决策树模型中,重复置管是DVC患者并发导管相关性感染最重要的预测因子;DVC患者并发导管相关性感染决策树模型的受试者特征曲线下面积(area under curve, AUC)值为0.808(95%CI:0.758~0.858)。结论 构建的DVC患者并发导管相关性感染的决策树模型的应用价值较高,可作为医护人员筛选潜在的导管相关性感染患者的依据。

基于决策树模型的内镜逆行胰胆管造影术后胆总管结石复发的研究

目的通过决策树模型,探讨内镜逆行胰胆管造影术(ERCP)后胆总管结石复发的危险因素及风险。方法回顾性分析该院2016年1月-2020年12月因胆总管结石行ERCP取石术的500例患者的临床资料,分别建立决策树模型和Logistic回归模型,并绘制受试者操作特征曲线(ROC curve),用曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度对两种模型的预测效果进行评价,筛选影响ERCP后胆总管结石复发的独立危险因素,并使用模型预测患者复发风险。结果决策树分析结果显示,既往有胆道取石史(P=0.000)、胆总管直径>1.60 cm(P=0.000)和既往有胆囊切除史(P=0.004)为ERCP后胆总管结石复发的高危危险因素;多因素Logistic回归分析显示,既往有胆囊切除史(P=0.003)、既往有胆道取石史(P=0.000)、胆总管直径>1.60 cm(P=0.000)、结石数量≥2枚(P=0.001)和胆道支架(P=0.038)为影响ERCP后胆总管结石复发的独立危险因素,白蛋白≥40.5 g/L(P=0.026)为保护性因素。决策树模型与多因素Logistic回归模型相比,总体准确率为92.2%和93.3%,AUC为0.890(95%CI:0.839~0.940)和0.926(95%CI:0.887~0.964),敏感度为87.0%和85.3%,特异度为81.0%和89.2%。结论既往有胆道取石史、胆总管直径>1.60 cm和既往有胆囊切除史是影响结石复发的高危危险因素。决策树模型简单易行,可以较好地预测结石患者的复发风险,可用于筛选ERCP后胆总管结石复发的高危人群,并针对性预防。

Logistic回归与决策树模型对大面积急性岛叶梗死患者预后的预测价值

目的探讨Logistic回归模型和决策树模型对大面积急性岛叶梗死预后不良的预测价值。方法回顾性分析2019年1月—2022年12月收治的大面积急性岛叶梗死100例的临床资料,根据发病3个月后改良Rankin量表分为预后良好组和预后不良组。统计2组临床资料、实验室指标、疾病史等基线资料。构建Logistic回归模型、决策树模型分析预后不良影响因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析2种模型对预后不良的预测效能。结果发病3个月后失访3例,预后不良发生率为39.18%(38/97),预后良好率为60.82%(59/97)。Logistic回归分析显示,年龄、房颤、基线肌钙蛋白T(cTnT)、鸢尾素、闭锁蛋白(Occludin)是预后不良影响因素(P<0.01);决策树模型分析显示,年龄、房颤、基线cTnT及Occludin是预后不良影响因素;决策树模型预测预后不良的曲线下面积大于Logistic回归模型。结论年龄、房颤、基线cTnT、Occludin是大面积急性岛叶梗死患者预后不良影响因素,基于上述因素构建Logistic回归模型和决策树模型均具有良好应用价值,应结合2种模型优点,为临床诊治提供新思路。

基于决策树算法的胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的风险预测模型的建立

目的:对胃癌患者在腹腔镜手术后发生肺动脉栓塞(PE)的影响因素进行分析,并建立决策树模型。方法:回顾性收集我院于2018年1月—2022年6月行腹腔镜手术的胃癌患者118例为研究对象,依据胃癌患者在腹腔镜手术后是否发生肺动脉栓塞,分为肺动脉栓塞组与非肺动脉栓塞组,分析胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的危险因素,采用SPSS Modeler软件构建胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型,并分析其预测效能。结果:单因素分析结果显示,年龄、围术期是否输注红细胞、下肢DVT、手术时间、术后第1天D-二聚体水平等资料皆存在统计学差异(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,年龄>60岁、围术期输注红细胞、下肢深静脉血栓形成(DVT)、手术时间≥3h、术后第1天D-二聚体水平是胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的危险因素;构建了胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型,决策树模型共5层,13个节点,模型选择了年龄>60岁、围术期输注红细胞、下肢DVT、手术时间≥3h、术后第1天D-二聚体水平5个临床特征作为模型的节点,其中重要性排名第一的预测因子是术后第1天D-二聚体水平。胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型AUC是0.859(95%CI:0.783~0.917),胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的Logistic回归模型的AUC是0.763(95%CI:0.676~0.836),决策树模型与Logistic回归模型的delong检验结果为Z=2.350,P=0.019。结论:年龄>60岁、围术期输注红细胞、下肢DVT、手术时间≥3h、术后第1天D-二聚体水平是胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的危险因素。本研究构建的胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型预测效能较为优异,有利于早期精准鉴别胃癌患者腹腔镜术后PE的发生。

决策树模型在中学生心理健康评估工作的应用——以天津市六力学校为例

目的:探究决策树模型能否成为中学生心理健康测评工作中可应用的高效分析手段。方法:采用决策树模型对299名中学生的554心理健康问题的代表性指标进行研究。结果:决策树分析结果显示,中学生心理问题最重要的指标是自杀分数,其次是抑郁情绪、对人焦虑和躯体症状。结论:决策树模型在中学生心理健康测评工作中能够科学地提升效率,具有一定应用价值。

基于决策树的水稻病虫害发生程度预测模型——以芜湖市为例

利用芜湖市1988—2022年7种水稻病虫害发生及种植面积数据,国家气候中心逐月大气环流和海温指数,基于C5.0决策树算法,构建一种以大气环流和海温指数作为预报因子的水稻病虫害发生程度的长期预测模型。结果表明,该模型可较好地预测未来一年芜湖市各种水稻病虫害发生程度,2022年7种病虫害发生程度预测准确率平均为85.7%,为水稻病虫害发生程度的预测提供一种有效的实用方法。

决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离预测性能的比较研究

目的比较决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离的预测效果。方法选取产后复查的产妇476例作为研究对象。采用问卷调查法获取产妇的一般资料;采用电刺激治疗仪评估盆底肌电值;采用腹部触诊法判断腹直肌分离程度。将所有数据按照3∶2的比例建立训练集与测试集,运用决策树C5.0及Logistic回归建立产后腹直肌分离的风险预测模型;采用准确度、灵敏度、特异度、约登指数、阴性预测值、阳性预测值和受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)对模型的预测性能进行比较。结果在训练集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的准确度分别为96.94%、72.45%,灵敏度分别为98.92%、86.02%,特异度分别为93.52%、49.07%,阳性预测值分别为96.34%、74.42%,阴性预测值分别为98.06%、67.09%,约登指数分别为92.44%、35.10%,AUC分别为0.962、0.675;训练集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的AUC比较,差异有统计学意义(P<0.05)。在测试集中,决策树C5.0与Logistic回归模型的准确率分别为81.50%、62.43%,灵敏度分别为88.35%、82.52%,特异度分别为71.43%、32.86%,阳性预测值分别为81.98%、64.39%,阴性预测值分别为80.65%、56.10%,约登指数分别为59.78%、15.38%,AUC分别为0.799、0.577;测试集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的AUC比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论决策树C5.0对产后腹直肌分离的预测效能优于Logistic回归模型。

基于决策树构建脊柱术后病人发生尿潴留的早期预测模型

目的:构建全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的早期预警决策树模型。方法:回顾性收集2017年3月—2021年12月遵义市第一人民医院行脊柱外科手术治疗498例病人的相关因素、手术因素及术后因素。基于决策树建立全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的早期预测模型。随机抽取脊柱外科手术治疗的349例病人作为训练集,用于构建模型;剩余的149例病人作为验证集,用于评价模型效能。通过计算混淆矩受试者工作特征(ROC)曲线下面积评价决策树模型的预测性能。结果:498例病人中,90例(18.07%)术后拔除尿管后发生尿潴留。决策树模型显示,卧床时间、尿管夹闭训练、麻醉时间、留置尿管时间、拔除尿管时机是全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的影响因素。决策树模型预测脊柱全身麻醉术后病人拔除尿管后发生尿潴留训练集及验证集的ROC曲线下面积分别为0.909[95%CI(0.865,0.953)]和0.914[95%CI(0.845,0.982)],敏感度分别为83.3%和81.8%,特异度分别为87.9%和89.0%。两者ROC曲线下面积比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:卧床时间、尿管夹闭训练、麻醉时间、留置尿管时间、拔除尿管时机是全身麻醉脊柱术后病人拔除尿管后发生尿潴留的影响因素,本研究构建的预测模型具有较好的诊断敏感性和特异性。

二胎产妇产后抑郁的影响因素分析以及决策树预测模型构建

目的通过对二胎产妇产后抑郁影响因素进行分析,构建二胎产妇产后抑郁决策树预测模型,为临床二胎产妇产后抑郁干预提供可靠依据。方法随机选取2021年3月至2022年3月在安庆地区医院生产且符合条件的375名二胎产妇为研究对象,自制一般问卷调查产后抑郁影响因素,爱丁堡产后抑郁量表(EPDS)调查产后抑郁情况,通过Lasso回归、多元线性回归分析筛出二胎产妇产后抑郁影响因素并构建二胎产妇产后抑郁决策树预测模型。结果375名二胎产妇产后抑郁检出率为17.87%;Lasso回归、多元线性回归分析显示居住地、文化程度、新生儿性别满意度、新生儿健康状况、规范产检、妊娠合并症以及分娩时间为二胎产妇产后抑郁的影响因素(P<0.05);二胎产妇产后抑郁决策树模型准确率为92.80%,ROC曲线下面积为0.969。结论二胎产妇产后抑郁发生率高,影响因素多且复杂;决策树模型预测二胎产妇产后抑郁整体准确度高,具有临床应用价值。

基于决策树和大模型的个性化计算机实验教学探索与实践

传统的计算机实验教学常受限于固定的实验内容和资源,难以满足不同学习者的个性化需求。而个性化教学由于对学习者群体进行能力评估的总体时间成本高、执行效率低,不易推行。针对上述问题,提出了一种基于决策树和大模型的学生能力评估模型,进而设计个性化推荐工具,实现了依据学习者水平自动推荐学习资料或实验任务的目的,提升了个性化实验教学的效率。