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基于分位数回归与决策树模型的跌倒患者住院费用影响因素分析
被引量：
25
1
作者
苏飞月
符美玲
+2 位作者
谭慭莘
肖明朝
赵庆华
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2021年第1期67-72,共6页
目的应用以多元逐步回归为代表的传统回归分析方法与分位数回归模型分别探究住院费用的影响因素,通过卡方自交互侦测决策树(chi-squared automatic interaction detector, CHAID)建立费用分组模型。为科学分析住院费用、制定针对性的控...
目的应用以多元逐步回归为代表的传统回归分析方法与分位数回归模型分别探究住院费用的影响因素,通过卡方自交互侦测决策树(chi-squared automatic interaction detector, CHAID)建立费用分组模型。为科学分析住院费用、制定针对性的控费措施及体系完善提供参考依据。方法采用回顾性研究法,收集重庆市两所三级甲等综合医院2016-2019年因跌倒住院的6627例患者基本信息及费用情况,对基本信息进行描述性分析,在单因素分析基础上,分别采用多元逐步回归分析和分位数回归模型筛选纳入决策树的分类节点变量,并比较两者的分析结果。根据比较结果最终选择将分位数回归结果中有影响作用的变量纳入CHAID决策树模型建立住院费用分组模型。结果单因素分析结果显示,跌倒患者住院费用的影响因素有付费方式、职业、婚姻、年龄、住院日、受伤部位、受伤类型、手术次数及手术类型;经分位数回归分析得的住院费用影响因素包含了多元逐步回归分析结果中的影响因素,显示付费方式、婚姻、年龄、住院日、受伤部位、手术次数、受伤类型和手术类型在住院费用的不同分位数点产生影响(P<0.05)。在分位数回归模型结合CHAID决策树模型建立的费用分组模型中,手术次数、住院日、手术类型、受伤部位和受伤类型为最主要的影响因素,每种组合的费用差异明显。结论相较于传统回归分析方法,选择分位数回归模型探究住院费用影响因素更稳健全面。在分位数回归模型基础上,结合CHAID决策树模型组构建的住院费用分组模型较为合理,能清楚反应影响住院费用的重点因素,为医院完善控费制度,制定医保费用支付标准提供参考依据。
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关键词
跌倒
住院费用
多元逐步回归分析
分位数回归模型
卡
方
自交互
侦
测
决策树
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职称材料
基于半监督机器学习的滑坡易发性预测建模
被引量：
21
2
作者
黄发明
潘李含
+3 位作者
姚池
周创兵
姜清辉
常志璐
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1705-1713,共9页
为了克服滑坡编录样本不足、扩充滑坡样本较困难、主观随机选择的非滑坡样本准确性较低等缺点,以江西省南康区为例,拟用半监督卡方自交互侦测决策树(SSCHAID)和半监督反向传播神经网络(SSBPNN)进行滑坡易发性预测(LSP),在已知滑坡样本...
为了克服滑坡编录样本不足、扩充滑坡样本较困难、主观随机选择的非滑坡样本准确性较低等缺点,以江西省南康区为例,拟用半监督卡方自交互侦测决策树(SSCHAID)和半监督反向传播神经网络(SSBPNN)进行滑坡易发性预测(LSP),在已知滑坡样本和随机选取的非滑坡样本基础上,用全监督机器学习将初始LSP划分成不同级别;将高分辨率遥感影像和初始滑坡易发性图中的极高易发区叠加,筛选一定数量的潜在滑坡栅格单元扩充滑坡样本;从极低易发区选取非滑坡栅格单元组合成新的输出变量;将新的输出变量导入全监督机器学习,获得最终LSP并评价其精度.结果表明:半监督机器学习的LSP精度远高于全监督机器学习的LSP精度.
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关键词
滑坡易发性预
测
(LSP)
半监督机器学习
卡
方
自交互
侦
测
决策树
(
chaid
)
BP神经网络(BPNN)
地理信息系统(GIS)
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职称材料
题名
基于分位数回归与决策树模型的跌倒患者住院费用影响因素分析
被引量：
25
1
作者
苏飞月
符美玲
谭慭莘
肖明朝
赵庆华
机构
重庆医科大学附属第一医院
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2021年第1期67-72,共6页
基金
国家重点研发计划(2020YFC2005900)
重庆市教委护理学十三五重点学科资助项目(2019hlxk06)。
文摘
目的应用以多元逐步回归为代表的传统回归分析方法与分位数回归模型分别探究住院费用的影响因素,通过卡方自交互侦测决策树(chi-squared automatic interaction detector, CHAID)建立费用分组模型。为科学分析住院费用、制定针对性的控费措施及体系完善提供参考依据。方法采用回顾性研究法,收集重庆市两所三级甲等综合医院2016-2019年因跌倒住院的6627例患者基本信息及费用情况,对基本信息进行描述性分析,在单因素分析基础上,分别采用多元逐步回归分析和分位数回归模型筛选纳入决策树的分类节点变量,并比较两者的分析结果。根据比较结果最终选择将分位数回归结果中有影响作用的变量纳入CHAID决策树模型建立住院费用分组模型。结果单因素分析结果显示,跌倒患者住院费用的影响因素有付费方式、职业、婚姻、年龄、住院日、受伤部位、受伤类型、手术次数及手术类型;经分位数回归分析得的住院费用影响因素包含了多元逐步回归分析结果中的影响因素,显示付费方式、婚姻、年龄、住院日、受伤部位、手术次数、受伤类型和手术类型在住院费用的不同分位数点产生影响(P<0.05)。在分位数回归模型结合CHAID决策树模型建立的费用分组模型中,手术次数、住院日、手术类型、受伤部位和受伤类型为最主要的影响因素,每种组合的费用差异明显。结论相较于传统回归分析方法,选择分位数回归模型探究住院费用影响因素更稳健全面。在分位数回归模型基础上,结合CHAID决策树模型组构建的住院费用分组模型较为合理,能清楚反应影响住院费用的重点因素,为医院完善控费制度,制定医保费用支付标准提供参考依据。
关键词
跌倒
住院费用
多元逐步回归分析
分位数回归模型
卡
方
自交互
侦
测
决策树
分类号
R472 [医药卫生—护理学]
F224.5 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于半监督机器学习的滑坡易发性预测建模
被引量：
21
2
作者
黄发明
潘李含
姚池
周创兵
姜清辉
常志璐
机构
南昌大学建筑工程学院
武汉大学土木建筑工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1705-1713,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41807285,41762020,51879127,51769014)
江西省自然科学基金资助项目(20192BAB216034,20192ACB2102,20192ACB20020)
+2 种基金
中国博士后面上基金资助项目(2019M652287,2020T130274)
江西省博士后基金资助项目(2019KY08)
研究生创新专项资金资助项目(YC2020-S120).
文摘
为了克服滑坡编录样本不足、扩充滑坡样本较困难、主观随机选择的非滑坡样本准确性较低等缺点,以江西省南康区为例,拟用半监督卡方自交互侦测决策树(SSCHAID)和半监督反向传播神经网络(SSBPNN)进行滑坡易发性预测(LSP),在已知滑坡样本和随机选取的非滑坡样本基础上,用全监督机器学习将初始LSP划分成不同级别;将高分辨率遥感影像和初始滑坡易发性图中的极高易发区叠加,筛选一定数量的潜在滑坡栅格单元扩充滑坡样本;从极低易发区选取非滑坡栅格单元组合成新的输出变量;将新的输出变量导入全监督机器学习,获得最终LSP并评价其精度.结果表明:半监督机器学习的LSP精度远高于全监督机器学习的LSP精度.
关键词
滑坡易发性预
测
(LSP)
半监督机器学习
卡
方
自交互
侦
测
决策树
(
chaid
)
BP神经网络(BPNN)
地理信息系统(GIS)
Keywords
landslide susceptibility prediction(LSP)
semi-supervised machine learning
Chi-squared automatic interaction detector(
chaid
)
BP neural network(BPNN)
geographic information system(GIS)
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分位数回归与决策树模型的跌倒患者住院费用影响因素分析
苏飞月
符美玲
谭慭莘
肖明朝
赵庆华
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2021
25
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职称材料
2
基于半监督机器学习的滑坡易发性预测建模
黄发明
潘李含
姚池
周创兵
姜清辉
常志璐
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
21
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