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J-GLOBAL ID：201702279519241326   整理番号：17A1597110

3つの統計学モデルは糖尿病個体の罹患リスク予測における応用に応用されている。【JST・京大機械翻訳】

著者 (5件)： Song Jian (蚌埠医学院預防医学系 233030) ,  Wu Xuesen (蚌埠医学院預防医学系 233030) ,  Zhang Jie (蚌埠医学院預防医学系 233030) ,  Zhang Yuyuan (蚌埠医学院預防医学系 233030) ,  Chen Xue (蚌埠医学院預防医学系 233030)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 34  号： 2  ページ： 312-314  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】2型糖尿病のリスク予測におけるロジスティック回帰,BP神経回路網,および決定木解析モデルの応用を調査する。【方法】2型糖尿病の予測モデルを,ロジスティック回帰,BPニューラルネットワーク,およびディシジョンツリーによって確立し,そして,モデルの予測効率を,被験者の作業特性曲線によって評価した。結果:合計550名の糖尿病患者と1100名の非糖尿病患者を本研究に組み入れた、ロジスティック回帰、BP神経回路網と決定木分析モデルの予測一致率はそれぞれ80.8%、84.1%と81.1%で、3つのモデルのROC曲線下面積(AUC)はそれぞれ0.739、0.777と0.737であり、BP神経回路網のAUCとロジスティックモデルと決定木分析モデルの間に統計学的差異があった(P<0.05)。【結論】BP神経回路網は,2型糖尿病の予測において,より良い予測効果を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  2型糖尿病 ,  予測モデル ,  *統計学 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *糖尿病 ,  特性曲線 ,  神経回路網 ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： ロジスティックモデル ,  糖尿病患者 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  決定木分析 ,  ロジスティック回帰分析 ,  *危険予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 統計学 ,  モデル ,  糖尿病 ,  個体 ,  罹患 ,  リスク予測 ,  応用