首都医学发展科研基金(3031125)
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 相关作者：刘玉兰张黎明康晓平更多>>
- 相关机构：北京大学更多>>
- 发文基金：首都医学发展科研基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 溃疡性结肠炎复发因素Cox回归分析被引量：5
- 2010年
- 目的分析溃疡性结肠炎(UC)复发的危险因素。方法选取1998—2007年北京大学人民医院消化科UC患者122例,对12个可能的相关因素进行单因素及多因素Cox回归分析,以期寻找到与UC半年内及1年内复发相关的因素。结果与UC半年内复发相关的危险因素包括未采取正规治疗,有诱因,有肠外表现,保护因素为患者治疗过程中有良好的依从性。与UC1年内复发相关的危险因素包括诱因及肠外表现,保护因素为治疗过程中患者有良好的依从性。结论UC患者治疗应规律、尽量避免诱发因素,对于有肠外表现的患者应密切监测,避免复发。
- 张黎明刘玉兰
- 关键词：溃疡性结肠炎COX回归分析
- 支持向量机预测结肠腺瘤高级别上皮内瘤变效果研究被引量：4
- 2013年
- 目的分析支持向量机(SVM)对结肠腺瘤高级别上皮内瘤变的发生预测效果。方法随机抽取2008—2010年北京大学人民医院消化科行结肠息肉高频电凝切除术患者157例,收集每例患者临床及内镜相关的12个指标,利用SVM及Logistic回归分析两种方法分别对结肠腺瘤高级别上皮内瘤变的发生进行预测。在应用SVM预测部分,首先随机抽取50例作为训练集,利用LIBSVM-2.88软件建立预测模型,再从剩余病例中随机抽取3组,作为3个测试集,应用训练集所得的模型对3个测试集分别进行预测,得出平均预测正确率及特异度、敏感度。在应用Logistic回归分析部分,全部157例患者均纳入Logistic回归模型进行分析。最后对SVM及Logistic回归模型两种方法的预测结果进行比较。结果 SVM预测分类结果 3个测试集平均预测正确率为(92.6±3.3)%,平均敏感度为(80.6±17.3)%,平均特异度为(94.8±0.6)%。Logistic回归模型预测正确率为90.4%。结论应用SVM建立的预测模型在小样本的基础上对结肠腺瘤发生高级别上皮内瘤变获得了较好的预测效果。
- 张黎明刘玉兰康晓平
- 关键词：支持向量机LOGISTIC回归分析高级别上皮内瘤变
