【摘要】：目的探索結(jié)核病患者的個(gè)體特征與適宜治療方案之間的關(guān)系,為臨床治療提供依據(jù)。方法使用1 141例2013年發(fā)病的結(jié)核病病人專項(xiàng)檔案資料,采用C5.0和CHAID算法的決策樹模型建立分類預(yù)測(cè)模型,并對(duì)其準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果 C5.0算法決策樹模型訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的準(zhǔn)確率分別為90.72%和88.37%,CHAID算法決策樹模型訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的準(zhǔn)確率分別為77.92%和76.74%。結(jié)論 C5.0算法構(gòu)建的決策樹模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率更高,使用決策樹模型用于建立結(jié)核病治療方案的分類和預(yù)測(cè)模型是可行的,其預(yù)測(cè)結(jié)果可以為基層醫(yī)務(wù)人員對(duì)患者制定治療計(jì)劃提供依據(jù)。
[Abstract]:Objective to explore the relationship between individual characteristics of tuberculosis patients and suitable treatment plan, and to provide evidence for clinical treatment. Methods using the special file data of 1 141 TB patients in 2013, the decision tree model of C5.0 and CHAID algorithm was used to establish the classification and prediction model, and the accuracy of the model was evaluated. Results the accuracy of C5.0 decision tree model training sample and test sample were 90.72% and 88.37% respectively. The accuracy of training sample and test sample of decision tree model of C5.0 algorithm were 77.92% and 76.7442%, respectively. Conclusion the prediction accuracy of the decision tree model constructed by C5.0 algorithm is higher. It is feasible to use the decision tree model to establish the classification and prediction model of tuberculosis treatment scheme. The predicted results can provide basis for basic-level medical personnel to make treatment plan for patients.
【作者單位】： 中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系;廣東省結(jié)核病控制中心;
【基金】：“十二五”國家科技重大專項(xiàng)(2012ZX10004903) 廣東省高等教育教學(xué)改革重點(diǎn)項(xiàng)目(2013-113-11) 中山大學(xué)本科教學(xué)改革研究課題(2012-173-39)
【分類號(hào)】：R52

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本文編號(hào)：2344292