【摘要】：目的 通過流行病學調(diào)查的方法分析新鄭市40歲以上居民腦卒中的患病率及其影響因素，探索腦卒中與其影響因素之間的聯(lián)系，為人群防治腦卒中制定和評價衛(wèi)生政策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 方法 本研究采取多階段分層隨機整群抽樣方法，對2013年4-6月新鄭市40歲以上常住居民16656人進行橫斷面調(diào)查。采用統(tǒng)一編制的調(diào)查表進行調(diào)查，了解研究人群的人口學特征，運用2檢驗和Fisher確切概率法比較不同的性別、年齡、地區(qū)、文化程度、婚姻狀況和職業(yè)等的腦卒中的患病率。篩選單因素分析有意義的變量建立新鄭市腦卒中影響因素的Logistic模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。數(shù)據(jù)采用SPSS21.0、PASS11.0和SPSS Modeler14.1等軟件進行分析。 結(jié)果 1.基本情況描述：研究對象腦卒中的患病率為2.74%，男性為3.01%，女性為2.48%。腦卒中患病率隨著年齡的增長呈增加的趨勢，70~組（6.50%）患病率高于40~組（0.56%）、50~組（2.21%）和60~組（5.54%）（2=323.180，P＜0.05）。離婚或喪偶者患病率（5.84%）高于已婚者（2.53%）和未婚者（1.90%）（2=46.123，P＜0.05）。農(nóng)林等生產(chǎn)人員患病率（3.06%）高于機關(guān)、事業(yè)單位工作人員（2.63%）（2=24.270，P＜0.05）。文盲及小學腦卒中患病率（4.54%）高于初中（1.90%）和高中（1.29%）（2=113.534，P＜0.05）。 2. Logistic模型結(jié)果：在調(diào)整了性別、年齡和文化程度等因素后，高血壓（OR：5.149，95%CI：4.046~6.552）、血脂異常（OR：2.151，95%CI：1.648~2.806）、輕體力活動（OR：1.538，95%CI：1.262~1.874）、糖尿�。∣R：1.383，95%CI：1.090~1.753）、中心性肥胖（OR：1.259，95%CI：1.025~1.546）是腦卒中發(fā)生的正相關(guān)因素，葷素均衡（OR：0.691，95%CI：0.560~0.853）是腦卒中的負相關(guān)因素。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型按照影響重要性大小排出影響腦卒中患病的因素有年齡、高血壓、輕體力活動、血脂異常、文化程度、性別、糖尿病、葷素均衡、中心性肥胖和吸煙。 結(jié)論 腦卒中患病率男性高于女性，農(nóng)村高于城市。高血壓、血脂異常、年齡、男性、輕體力活動、血糖高、中心性肥胖和文化程度低是腦卒中的正相關(guān)因素，葷素均衡是腦卒中的負相關(guān)因素。
【圖文】：

7.2 缺失值和異常值的處理數(shù)據(jù)資料中缺失值和異常值會直接影響統(tǒng)計分析結(jié)果和建立模型的可靠，因此要對數(shù)據(jù)的缺失值和異常值進行處理。常用的處理缺失值的方法：，刪除此屬性：字段的缺失值超過樣本的三分之一。第二，對此屬性進行地填充：若字段不超過樣本量的三分之一，，則對此屬性進行有效地填充。方式包括：連續(xù)型變量填充值用均值來表示；分類變量填充值用中位數(shù)來。異常值處理：檢驗的方法是進行頻數(shù)分布，如果出現(xiàn)極大或者極小值，新查原始資料。7.3 訓練集和測試集的選擇在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模過程中，評價模型預測效果的方法就是對數(shù)據(jù)集效劃分，由于兩模型預測能力與訓練集的樣本量緊密相關(guān)，因此訓練集量應該相對較多。本研究采用 SPSS Modeler14.1 將研究對象按 3:1 的比例為訓練集（12527）和測試集（4129）兩部分，分別用于模型的建立和測圖 3.1。

圖 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖上述網(wǎng)絡(luò) n 個神經(jīng)元作為輸入層，q 個神經(jīng)元作為輸出層，P 個神經(jīng)元作隱含層。BP 算法的基本原理如下[23]：（1）正向傳播：輸入信號從輸入層輸入經(jīng)隱含層傳向輸出層輸出的“正向傳播”過程；（2）誤差反向傳播：神經(jīng)網(wǎng)的預測輸出和實際輸出間的計算有差異時，再由輸出層經(jīng)過隱含層向輸入層斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的“誤差反向傳播”過程；“誤差反向傳播”是指以某種形式輸出誤差通過隱含層向輸入層反轉(zhuǎn)，將誤差平分給各層各個單元，進而得到層誤差信號，這個誤差信號可以當做修正各個單元權(quán)值依據(jù)。（3）通過“正傳播”和“誤差反向傳播”之間反復交替運行的網(wǎng)絡(luò)記憶訓練,最后進行網(wǎng)絡(luò)斂,即網(wǎng)絡(luò)全局的誤差值趨向達到極小值的“學習收斂”過程。為了使神將網(wǎng)能夠得到正確運行,則必須通過“訓練”的方式實現(xiàn)。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷學習發(fā)揮其自學習，自適應，自調(diào)整功能[24]，直到每一個輸入變量都能正確得到優(yōu)輸出。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點：(1) 自適應能力：在訓練樣本進行學習過程中，網(wǎng)
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R743.3

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本文編號：2545534