發(fā)布時(shí)間：2017-10-06 03:15

  本文關(guān)鍵詞：基于PROs和決策樹(shù)方法構(gòu)建慢性腎臟病證候診斷工具的研究

  更多相關(guān)文章： 決策樹(shù) 病人報(bào)告結(jié)局 證候診斷工具

【摘要】：目的：利用病人報(bào)告結(jié)局(PROs)信息采集工具收集慢性腎臟病患者的相關(guān)信息,再通過(guò)決策樹(shù)算法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,建立決策樹(shù)模型,構(gòu)建適用于西醫(yī)醫(yī)師的慢性腎臟病證候診斷工具,有利于促進(jìn)中成藥合理使用。同時(shí),也為中醫(yī)證候診斷工具研制提供新思路和新方法。方法：利用病人報(bào)告結(jié)局(PROs)信息采集工具,對(duì)在2015年10月至2016年3月于廣東省中醫(yī)院和廣州中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院的腎病科住院部的慢性腎臟病病人進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后,運(yùn)用SPSS Clementine中的決策樹(shù)C5.0CART算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,建立決策樹(shù)模型。通過(guò)以下3方面對(duì)決策樹(shù)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)：決策樹(shù)模型對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的判斷準(zhǔn)確率：決策樹(shù)模型的收益圖；測(cè)試集的診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo),包括計(jì)算其敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陽(yáng)性似然比、約登指數(shù),從而評(píng)價(jià)其診斷價(jià)值。結(jié)果：最后參與決策樹(shù)建模的數(shù)據(jù)樣本量為300例,慢性腎臟病中醫(yī)證型共兩種：脾腎氣虛夾濕熱瘀阻證和其他證。辨證指標(biāo)共57個(gè)。應(yīng)用SPSS Clementine的決策樹(shù)C5.0和CART兩種算法構(gòu)建慢性腎臟病中醫(yī)證候診斷模型。C5.0決策樹(shù)模型對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)試集的判斷正確率分別為75.11%、68%。CART決策樹(shù)模型對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)試集的判斷正確率分別為75.11%、62.67%�？梢�(jiàn),此兩個(gè)決策樹(shù)模型的判斷準(zhǔn)確性尚可。C5.0和CART決策樹(shù)模型的收益圖,都是從較低的左端以斜對(duì)角線形狀上升到較高的右端,說(shuō)明此模型未能很好地提供信息,不是一個(gè)良好的模型。通過(guò)相關(guān)診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。C5.0決策樹(shù)模型敏感度是40%,特異度70%,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值8.7%,陽(yáng)性似然比1.33,約登指數(shù)0.1。CART決策樹(shù)模型敏感度是27.3%,特異度68.8%,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值13.0%,陽(yáng)性似然比0.87,約登指數(shù)-0.04。由此可見(jiàn),兩個(gè)決策樹(shù)模型的檢驗(yàn)效果不佳。結(jié)論：根據(jù)本研究結(jié)果,本次研究所構(gòu)建的慢性腎臟病中醫(yī)證候診斷決策樹(shù)模型對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)試集的判斷正確率尚可,但評(píng)估決策樹(shù)模型的收益圖說(shuō)明模型未能很好地提供信息,不是一個(gè)良好的模型。敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陽(yáng)性似然比、約登指數(shù)相關(guān)診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)顯示兩個(gè)決策樹(shù)模型的檢驗(yàn)效果不佳。本次研究所構(gòu)建的慢性腎臟病中醫(yī)證候診斷決策樹(shù)模型并不理想,其未能很好地為中醫(yī)證候分類(lèi)提供信息。
【關(guān)鍵詞】：決策樹(shù) 病人報(bào)告結(jié)局 證候診斷工具
【學(xué)位授予單位】：廣州中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R277.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 引言8-10
• 第一章 文獻(xiàn)研究10-16
• 1.1 中成藥使用現(xiàn)況10
• 1.2 證候的概念10
• 1.3 證候研究進(jìn)展10-11
• 1.4 數(shù)據(jù)挖掘在證候診斷研究中的應(yīng)用11-14
• 1.4.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念11
• 1.4.2 數(shù)據(jù)挖掘方法11-14
• 1.5 病人報(bào)告結(jié)局14-15
• 1.6 PROs和決策樹(shù)方法的結(jié)合15-16
• 第二章 基于PROs和決策樹(shù)方法構(gòu)建慢性腎臟病證候診斷工具16-32
• 2.1. 研究目的16
• 2.2. 研究方法16
• 2.3. 研究技術(shù)路線16-17
• 2.4. 樣本量估算17
• 2.5. 納入/排除標(biāo)準(zhǔn)17-18
• 2.5.1 納入標(biāo)準(zhǔn)17
• 2.5.2 排除標(biāo)準(zhǔn)17-18
• 2.6. 統(tǒng)計(jì)分析方法18
• 2.7. 研究實(shí)施18-32
• 2.7.1 建立PROs信息采集工具18
• 2.7.2 收集數(shù)據(jù)18
• 2.7.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理18-26
• 2.7.4 構(gòu)建證候診斷決策樹(shù)26-32
• 第三章 結(jié)果32-43
• 3.1 基本情況32-35
• 3.2 決策樹(shù)模型評(píng)價(jià)35-42
• 3.2.1 C5.0決策樹(shù)模型評(píng)估36-39
• 3.2.2 CART決策樹(shù)模型評(píng)估39-42
• 3.3 小結(jié)42-43
• 第四章 討論43-47
• 4.1 構(gòu)建證候診斷工具的意義43
• 4.2 構(gòu)建證候診斷工具方法的選擇43-44
• 4.2.1 應(yīng)用多交叉學(xué)科43
• 4.2.2 選擇決策樹(shù)方法的優(yōu)勢(shì)43-44
• 4.2.3 PROs的優(yōu)勢(shì)44
• 4.3 研究的結(jié)果44-45
• 4.4 研究的局限性45-46
• 4.5 展望46-47
• 結(jié)語(yǔ)47-48
• 參考文獻(xiàn)48-52
• 附錄52-60
• 在校期間發(fā)表論文情況60-61
• 致謝61-62
• 統(tǒng)計(jì)學(xué)審核證明62

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