【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代到來,越來越多學(xué)科領(lǐng)域正在與統(tǒng)計學(xué)相結(jié)合。近年來,公共衛(wèi)生領(lǐng)域成為統(tǒng)計學(xué)熱門研究領(lǐng)域。在國家大力倡導(dǎo)“智慧醫(yī)療”的背景下,利用統(tǒng)計推斷方法解決公共衛(wèi)生領(lǐng)域中疾病數(shù)據(jù)分析問題是目前研究的熱點。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的常見疾病中,甲狀腺結(jié)節(jié)是人群中發(fā)病率較高的疾病之一。針對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別問題,本文建立了一種風(fēng)險評分模型。我們用信息價值(information value)來篩選指標變量,用證據(jù)權(quán)重(weight of evidence)進行重編碼,最后基于logistic回歸模型來實現(xiàn)風(fēng)險評分。此模型應(yīng)用于真實的甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷數(shù)據(jù)集,鑒別準確率達96.5%。此模型的優(yōu)點在于不僅能提升超聲診斷的準確性,還能實現(xiàn)對患者病情的風(fēng)險評估。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的食品安全問題中,由食品安全引發(fā)的食源性疾病是全球重大公共衛(wèi)生問題之一。中國沿海省份浙江省是受其影響較嚴重的地區(qū)之一。本文應(yīng)用相關(guān)性分析、空間自相關(guān)分析、時空掃描分析等時空推斷方法,對浙江省食源性疾病數(shù)據(jù)進行了多維度特征挖掘。研究結(jié)論可為浙江省食源性疾病預(yù)防和控制提供數(shù)據(jù)支持。針對食源性疾病暴發(fā)預(yù)警問題,本文在貝葉斯層次模型理論基礎(chǔ)上,建立了一套BHM-ARxy模型。我們首先用泊松分布嵌套混合高斯分布來擬合數(shù)據(jù)分布,再用0,1,2階自回歸模型的組合來對不同狀態(tài)下的均值參數(shù)建模,接著用馬爾科夫鏈模擬狀態(tài)參數(shù)的生成機制,最后給定各層子模型的先驗分布,利用MCMC方法得到暴發(fā)概率的后驗預(yù)測分布。此模型應(yīng)用于浙江省食源性疾病的真實監(jiān)測數(shù)據(jù)集,通過DIC準則和AUC指標評估,結(jié)果表明BHM-AR01模型綜合表現(xiàn)最優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R195.1;O212.1
【圖文】：

用五折交叉驗證法進行模型驗證和模型選擇，即劃分為５個樣本容量相同的樣本子逡逑集，分別以其中一個樣本子集作為測試集，其余四個樣本子集作為訓(xùn)練集，總共進行逡逑５次模型訓(xùn)練和模型測試，如圖２－１所示。逡逑數(shù)據(jù)集逡逑丨邐－N，逡逑１邐２邐３邐４邐５逡逑１邐２邐３邐４邐５逡逑１邐２邐３邐４邐５逡逑［］測試集邐訓(xùn)練集逡逑圖２－１數(shù)據(jù)集的劃分逡逑２．３．２指標變量篩選逡逑在建立評分模型之前，我們先對指標變量的“預(yù)測能力”進行評估。這就需要用逡逑到信息價值ＩＶ的概念。逡逑ＩＶ，即ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｖａｌｕｅ，中文譯作信息價值或者信息量。ＩＶ的大小用來衡量某逡逑個特征對結(jié)果變量的影響程度，其基本思想是根據(jù)此特征所包含的好壞結(jié)果對應(yīng)的樣逡逑１０逡逑

圖３－１描述了邋２０１４年３月至２０１６年２月浙江省食源性疾病的發(fā)病率和住院率時逡逑間序列變化趨勢。從宏觀上來看，發(fā)病率和住院率的分布相似，兩者均呈現(xiàn)出季節(jié)性逡逑的波動和逐年增長的趨勢。對于發(fā)病率來說，可以看出明顯的月份差異。２０１４年，發(fā)逡逑病率的柱狀圖從５月份開始上漲，在８月份達到峰值，一直到１０月份均保持在平均逡逑水平以上。２０１５年有至少５個月（從６月份至１０月份），浙江省食源性疾病發(fā)病率均逡逑保持較高的數(shù)值。就住院率而言，其曲線的變化趨勢與發(fā)病率的大體一致，住院治療逡逑的高峰期發(fā)生在７月至９月，而住院率一般在在１月至４月低于平均水平。逡逑３．３時空推斷方法逡逑時空推斷方法是研究公共衛(wèi)生領(lǐng)域疾病問題的流行工具，目前較多的應(yīng)用于手足逡逑口�。鄢�、肺結(jié)核［２５’２６］、瘧疾［２７］、腦炎［２８］等疾病數(shù)據(jù)的分析中。時空推斷方法中最為逡逑典型的方法是空間自相關(guān)分析和時空掃描分析�？臻g自相關(guān)描述的是空間維度中同一逡逑變量在某一特定區(qū)域和其鄰域之間的相關(guān)關(guān)系�？臻g自相關(guān)分析是從空間數(shù)據(jù)出發(fā)，逡逑揭示空間區(qū)域間的關(guān)聯(lián)類型和聚集模式，挖掘出疾病空間分布的特征和演變，從而為逡逑

邐第三章基于時空推斷方法的疾病數(shù)據(jù)特征挖掘邐逡逑表３－２取值范圍和線性相關(guān)程度逡逑取值范圍邐相關(guān)程度逡逑｜ｒ｜邋＞邋０．８邐高度相關(guān)逡逑０．５邋＜邋［ｒ｜邋＜邋０．８邐中度相關(guān)逡逑０．３邋＜邋｜ｒ｜邋＜邋０．５邐低度相關(guān)逡逑｜ｒ｜邋＜邋０．３邐極弱相關(guān)或無線性相關(guān)逡逑０６０－．邐ｒ３０邐Ｃ．２０邋邐ｒ３０邐０邋＊Ｃ邐ｒ邋３０逡逑％３ｌ＊ｖｉｉｕｔ＞邐ｉｐｐ．逡逑

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本文編號：2761514