發(fā)布時間：2022-07-07 11:51

　　目的通過對2015年深圳市慢性病及其危險(xiǎn)因素監(jiān)測調(diào)查,分析深圳市18～69歲居民高血壓的流行現(xiàn)狀及其影響因素,基于哈佛癌癥指數(shù)方法建立高血壓風(fēng)險(xiǎn)評估模型,通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建高血壓風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,為我國高血壓防控工作提供科學(xué)依據(jù)和評價工具,也為慢性病的風(fēng)險(xiǎn)評估研究提供新思路。方法采用多階段隨機(jī)整群抽樣方法,在深圳市各個行政區(qū)中隨機(jī)抽取10個社區(qū),在抽取的社區(qū)中隨機(jī)抽取130戶居民家庭,對目標(biāo)家庭選取1名18～69歲居民為調(diào)查對象。調(diào)查內(nèi)容包括人口學(xué)特征、行為生活方式、身體測量、實(shí)驗(yàn)室檢測等,最終納入10058人。計(jì)量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示,兩組間比較采用t檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn);計(jì)數(shù)資料采用頻數(shù)、構(gòu)成比,描述高血壓的分布特征,運(yùn)用χ2檢驗(yàn)和Fiser’s確切概率比較組間的分布差異,趨勢分析采用趨勢卡方檢驗(yàn)。基于Logistic回歸分析篩選高血壓主要影響因素,利用哈佛癌癥指數(shù)方法建立高血壓風(fēng)險(xiǎn)評估模型。使用Logistic回歸、隨機(jī)森林和支持向量機(jī)三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立高血壓風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。本研究主要采用SPSS25.0和Python3.6統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,具體包括描述性分析,多因素分析。使用P... 

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 前言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究目的與技術(shù)路線
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 技術(shù)路線
第二章 對象與方法
    2.1 研究對象
    2.2 研究方法
        2.2.1 樣本量估計(jì)
        2.2.2 抽樣方法與步驟
        2.2.3 調(diào)查內(nèi)容
        2.2.4 研究變量定義及診斷標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 質(zhì)量控制
        2.3.1 調(diào)查人員
        2.3.2 調(diào)查現(xiàn)場
        2.3.3 實(shí)驗(yàn)室檢測
        2.3.4 資料整理
    2.4 統(tǒng)計(jì)分析方法
        2.4.1 資料錄入與統(tǒng)計(jì)分析
        2.4.2 哈佛癌癥指數(shù)方法
        2.4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)建模方法
第三章 結(jié)果
    3.1 基本情況
        3.1.1 調(diào)查對象人口學(xué)特征
    3.2 調(diào)查對象高血壓流行現(xiàn)狀
        3.2.1 高血壓患病的人口學(xué)分布特征
        3.2.2 高血壓患病的行為生活方式分布特征
        3.2.3 高血壓患病的BMI和血糖血脂水平分布特征
    3.3 基于哈佛癌癥指數(shù)建立高血壓風(fēng)險(xiǎn)評估模型
        3.3.1 高血壓風(fēng)險(xiǎn)評估模型建立
        3.3.2 高血壓風(fēng)險(xiǎn)評估模型的驗(yàn)證
        3.3.3 高血壓風(fēng)險(xiǎn)評估模型ROC曲線分析
    3.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)建立高血壓預(yù)測模型
        3.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)高血壓預(yù)測模型的特征選擇
        3.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)高血壓預(yù)測模型構(gòu)建
        3.4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)高血壓預(yù)測模型評估驗(yàn)證
        3.4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)高血壓預(yù)測模型的ROC曲線分析
第四章 討論
    4.1 深圳市高血壓流現(xiàn)狀及影響因素
        4.1.1 高血壓流行現(xiàn)狀
        4.1.2 高血壓影響因素
    4.2 哈佛癌癥指數(shù)建立高血壓風(fēng)險(xiǎn)評估模型
        4.2.1 哈佛癌癥指數(shù)模型評估驗(yàn)證結(jié)果
        4.2.2 哈佛癌癥指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)評估模型優(yōu)勢及局限性
    4.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建高血壓風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型
    4.4 創(chuàng)新點(diǎn)與局限性
        4.4.1 創(chuàng)新點(diǎn)
        4.4.2 局限性
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
綜述
    參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]機(jī)器學(xué)習(xí)算法在預(yù)測男男性行為人群中HIV感染的應(yīng)用[J]. 郭長滿,郭敏,劉媛媛,李長平,崔壯,馬駿,.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2019(01)
[3]我國高血壓流行新特征——中國高血壓調(diào)查的亮點(diǎn)和啟示[J]. 王增武,楊瑛,王文,高潤霖.  中國循環(huán)雜志. 2018(10)
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[6]成都市蘇坡社區(qū)老年人高血壓患病現(xiàn)狀及影響因素分析[J]. 王青青,萬紹平,韓亮,武文博,雍正平,李晉,溫敏,呂昉麗,裴姣,周維佳,王新.  實(shí)用醫(yī)院臨床雜志. 2018(01)
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[8]肥胖型高血壓機(jī)制及中西醫(yī)治療進(jìn)展[J]. 王丹,劉龍民,于洋.  醫(yī)學(xué)綜述. 2017(23)
[9]山東省成人高血壓患病現(xiàn)狀及危險(xiǎn)因素分析[J]. 馬晨,吳炳義,董惠玲,王在翔,楊瑞貞.  現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2017(21)
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博士論文
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[2]我國高血壓患病、知曉、治療和控制的多水平空間分析[D]. 李鎰沖.中國疾病預(yù)防控制中心 2016
[3]我國成人超重肥胖流行現(xiàn)狀、變化趨勢及健康危害研究[D]. 姜勇.中國疾病預(yù)防控制中心 2013

碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)測研究[D]. 刁繼堯.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的產(chǎn)后抑郁預(yù)測模型的構(gòu)建[D]. 方曉敏.廣東藥科大學(xué) 2019
[3]常見慢性病危險(xiǎn)因素分析及風(fēng)險(xiǎn)評估模型的建立[D]. 曹茜.山西醫(yī)科大學(xué) 2018
[4]江蘇省如皋市高血壓的控制情況及影響因素分析[D]. 李蓓蓓.蘇州大學(xué) 2017
[5]福建省高血壓患病情況及影響因素分析[D]. 林黛茜.福建醫(yī)科大學(xué) 2017
[6]重慶地區(qū)高血壓患病率、知曉率、治療率、控制率以及危險(xiǎn)因素的相關(guān)性分析[D]. 宋小燕.重慶醫(yī)科大學(xué) 2017
[7]重慶市居民高血壓患者控制現(xiàn)狀及影響因素研究[D]. 范明月.重慶醫(yī)科大學(xué) 2017
[8]天津市城鄉(xiāng)居民心腦血管病患病率調(diào)查及高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)評估[D]. 李慶奎.天津醫(yī)科大學(xué) 2017
[9]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的“三高”風(fēng)險(xiǎn)評估的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 李玲.北京郵電大學(xué) 2017
[10]基于河南省某農(nóng)村人群的2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評分模型研究[D]. 張紅艷.鄭州大學(xué) 2016



本文編號：3656370