基于结构方程模型的疾病危险因素研究

摘要：

[目的]利用结构方程模型分析客观指标数据,对与疾病相关的危险因素进行挖掘.[方法]利用文献研究、线性相关分析方法提取疾病危险因素,使用结构方程模型对这些危险因素进行分析;使用分类回归树(Classification And Regression Tree,CART)算法构建疾病诊断模型,利用诊断模型对危险因素进行定性、定量评价及对比分析.[结果]挖掘出9个与疾病相关的危险因素,经定量评价后,基于结构方程模型的疾病危险因素诊断模型各项指标均处于较高水平,且整体性能更好.[局限]实验数据量有限.[结论]基于结构方程模型的疾病危险因素能够提高疾病的早期诊断率,可以辅助临床决策.

关键词：结构方程模型、疾病危险因素、数据挖掘、疾病诊断

所属期刊栏目：3

分类号：G353;R05(情报学、情报工作)

资助基金：国家自然科学基金项目“嵌入式知识服务驱动下的领域多维知识库构建”71573102;吉林省产业技术研究与开发专项项目“吉林省健康体检标准数据库的建立及应用”项目3J117C313430的研究成果之一

在线出版日期：2019-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：80-89