本文關(guān)鍵詞：老年人抑郁癥患病風(fēng)險評估方法研究

  更多相關(guān)文章： 老年人抑郁癥 風(fēng)險評估 風(fēng)險因素 多因素綜合作用 心理健康

【摘要】：隨著經(jīng)濟水平的提高、老年人平均壽命的延長,老年人的健康問題更加凸顯,而老年人精神健康是與身體健康同等重要的公共健康問題。其中,抑郁癥是老年人常見心理疾病,且其具有高發(fā)病率、高致殘率等特點,嚴(yán)重影響老年人生活質(zhì)量。對老年人抑郁癥進(jìn)行風(fēng)險因素分析及患病風(fēng)險評估有利于老年人抑郁癥的防治。論文的主要工作和創(chuàng)新包括:老年人抑郁風(fēng)險評估方法主要基于受試者對主觀問題的回答,造成老年人抑郁癥患病高危人群的篩查靈敏度和特異度偏低,且所需數(shù)據(jù)采集困難,對風(fēng)險評估的實施造成極大不便。針對上述問題,提出了一種靈敏度和特異度高、且數(shù)據(jù)采集方便的老年人抑郁癥患病風(fēng)險評估方法。該方法選擇5維易于采集的屬性作為風(fēng)險因素,基于多元邏輯回歸算法構(gòu)建老年人抑郁癥患病風(fēng)險評估模型。通過9200條老年人健康實測數(shù)據(jù)實驗,結(jié)果表明,該方法的靈敏度和特異度分別為89.4%和79.5%。方法效果較好,且僅用5維風(fēng)險因素,數(shù)據(jù)采集簡便易行。老年人抑郁癥患病風(fēng)險因素分析方法中,單因素分析法忽略了因素間相互作用的影響,無法體現(xiàn)多因素綜合作用的特點。針對上述問題,提出了一種多因素對抑郁癥患病高危狀態(tài)作用程度的量化分析方法,并確定了老年人抑郁癥患病高危風(fēng)險因素。該方法首先對各個風(fēng)險因素與老年人抑郁癥患病高危狀態(tài)進(jìn)行線性相關(guān)分析,然后利用隨機森林算法的IncMSE指數(shù)和邏輯回歸算法的Estimate系數(shù)進(jìn)行屬性重要性分析,得到多因素對抑郁癥患病高危狀態(tài)綜合作用程度的量化值,最后采用交并集融合方法篩選老年人抑郁癥患病關(guān)鍵影響因素,并確定風(fēng)險因素。通過對9200條老年人健康實測數(shù)據(jù)分析,可以用IncMSE值和Estimate值量化分析多因素對抑郁癥患病高危狀態(tài)的綜合作用程度,確定了老年人抑郁癥患病風(fēng)險因素包括心情、失能情況、身體活動能力等因素,同時也可證明老年人抑郁癥不僅受到情緒因素也受到軀體健康因素的重大影響。針對中國老年人群抑郁癥患病特點分析不細(xì)致造成因素及因素間相互作用效果和規(guī)律欠明確問題,細(xì)化分析了中國老年人抑郁癥患病高危人群的特點�；谛詣e、年齡、文化程度等因素,分別進(jìn)行單個因素和多因素交叉下抑郁癥患病高危檢出率分布情況統(tǒng)計分析,其主要結(jié)論包括:男性、文化水平高、健康自評高、認(rèn)知能力高、生活在城郊的老年人群抑郁病患病高危檢出率更低;年齡、健康自評、認(rèn)知功能不影響女性抑郁高危率高于男性的特點,性別不影響文化程度提高抑郁降低的特點,年齡、性別、文化水平不影響隨著認(rèn)知的提高抑郁檢出率下降的特點等。
【關(guān)鍵詞】：老年人抑郁癥 風(fēng)險評估 風(fēng)險因素 多因素綜合作用 心理健康
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R749.4;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-15
• 第1章 緒論15-24
• 1.1 研究背景和意義15-16
• 1.2 研究歷史和現(xiàn)狀16-22
• 1.2.1 研究歷史16-18
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀18-21
• 1.2.3 總結(jié)分析21-22
• 1.3 研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排22-24
• 1.3.1 研究內(nèi)容22
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排22-24
• 第2章 涉及的理論與技術(shù)基礎(chǔ)24-28
• 2.1 引言24
• 2.2 隨機森林算法24-25
• 2.2.1 隨機森林算法原理24-25
• 2.2.2 隨機森林屬性選擇原理25
• 2.3 邏輯回歸算法25-26
• 2.3.1 多元線性回歸原理25-26
• 2.3.2 邏輯回歸分析原理26
• 2.4 相關(guān)性分析方法26-27
• 2.4.1 Pearson相關(guān)系數(shù)26-27
• 2.4.2 InfoGain指數(shù)27
• 2.5 小結(jié)27-28
• 第3章 老年人抑郁癥患病高危特點分析28-46
• 3.1 引言28
• 3.2 相關(guān)工作28-30
• 3.2.1 主要技術(shù)和方法28-30
• 3.2.2 問題總結(jié)和分析30
• 3.3 算法設(shè)計30-32
• 3.3.1 算法框架30-31
• 3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理31
• 3.3.3 人群劃分31
• 3.3.4 人群特點統(tǒng)計31-32
• 3.4 實驗分析32-45
• 3.4.1 實驗?zāi)康暮蛿?shù)據(jù)源32
• 3.4.2 實驗環(huán)境和條件32-33
• 3.4.3 評價方法33
• 3.4.4 實驗結(jié)果和結(jié)論33-45
• 3.5 小結(jié)45-46
• 第4章 老年人抑郁癥患病高危風(fēng)險因素確定46-59
• 4.1 引言46
• 4.2 相關(guān)工作46-48
• 4.2.1 主要技術(shù)和方法46-47
• 4.2.2 問題總結(jié)與分析47-48
• 4.3 風(fēng)險屬性確定算法設(shè)計48-51
• 4.3.1 算法框架48
• 4.3.2 單因素分析48-49
• 4.3.3 多因素分析49-50
• 4.3.4 關(guān)鍵影響因素融合50
• 4.3.5 風(fēng)險因素確定50-51
• 4.4 實驗分析51-58
• 4.4.1 實驗?zāi)康暮蛿?shù)據(jù)源51
• 4.4.2 實驗環(huán)境和條件51
• 4.4.3 評價方法51
• 4.4.4 實驗過程和參數(shù)51-52
• 4.4.5 實驗結(jié)果和結(jié)論52-58
• 4.5 小結(jié)58-59
• 第5章 老年人抑郁癥患病風(fēng)險評估59-67
• 5.1 引言59
• 5.2 相關(guān)工作59-61
• 5.2.1 主要技術(shù)和方法59-60
• 5.2.2 問題總結(jié)與分析60-61
• 5.3 風(fēng)險評估算法設(shè)計61-62
• 5.3.1 算法框架61
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理61
• 5.3.3 風(fēng)險因素選擇61-62
• 5.3.4 基于邏輯回歸的風(fēng)險評估模型構(gòu)建62
• 5.4 實驗分析62-66
• 5.4.1 實驗?zāi)康暮蛿?shù)據(jù)源62
• 5.4.2 實驗環(huán)境和條件62-63
• 5.4.3 評價方法63
• 5.4.4 實驗過程和參數(shù)63
• 5.4.5 實驗結(jié)果和結(jié)論63-66
• 5.5 小結(jié)66-67
• 第6章 原型系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)67-73
• 6.1 引言67
• 6.2 系統(tǒng)總體設(shè)計67-69
• 6.2.1 設(shè)計目標(biāo)和功能需求67
• 6.2.2 設(shè)計原則和技術(shù)路線67-68
• 6.2.3 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計68
• 6.2.4 交互界面設(shè)計68-69
• 6.3 關(guān)鍵功能模塊實現(xiàn)69-71
• 6.3.1 風(fēng)險評估模塊69-70
• 6.3.2 結(jié)果展示模塊70-71
• 6.4 實驗分析71-72
• 6.4.1 實驗?zāi)康暮蛿?shù)據(jù)資源71
• 6.4.2 實驗環(huán)境和條件71
• 6.4.3 評價方法71
• 6.4.4 實驗過程和參數(shù)71-72
• 6.4.5 實驗結(jié)果和結(jié)論72
• 6.5 小結(jié)72-73
• 第7章 結(jié)束語73-76
• 7.1 全文總結(jié)73-74
• 7.2 工作展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 附錄82-83
• 學(xué)習(xí)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果清單83-84
• 致謝84

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：697077