发病风险模型的发展及其在糖尿病领域中的应用

摘要：

随着老龄化和生活方式的改变,慢性病已经逐渐成为影响人类健康和生活质量的重要问题”1”.因此,构建疾病的发病风险预测模型,并根据预测模型计算出具有某类特征的个体疾病的发病概率,对于降低慢性病发病率、减轻疾病负担有重要的意义.疾病的发病风险预测模型早期主要应用于心血管疾病”2”,近年来,在恶性肿瘤、糖尿病、高血压、代谢综合征、血脂紊乱、慢性肾脏病等主要慢性病方面有飞速的发展”3-5”.伴随着计算机的飞速进步,各类统计软件的广泛普及,疾病的发病与死亡风险预测模型也进入了快速发展时期”6”.从早期的Logistic回归模型、Cox比例风险模型,逐渐发展了包括时间序列模型”7”、灰色模型”8”、神经网络模型”9”、支持向量机模型”10”等多种方法与模型.下面对这些模型进行简要介绍.

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资助基金：国家重点研发计划;国家重点基础研究发展计划;全军军事医学创新专项

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：134-138