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Lasso-logistic模型在医院下呼吸道感染预测中的应用 被引量：8
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作者 康文博 赵静雅 +7 位作者 吕雪峰 陈勇 韩雪琳 田曙光 陈芳艳 苏雪婷 王洪源 韩黎 《中国感染控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期619-624,共6页
目的建立住院患者医院下呼吸道感染预测模型,构建新的、简单的风险评分方法。方法以2014年多家医院感染调查数据为训练集,建立住院患者医院下呼吸道感染的Lasso-logistic回归预测模型,选择贝叶斯信息准则(BIC)最小模型为最终模型,将回... 目的建立住院患者医院下呼吸道感染预测模型,构建新的、简单的风险评分方法。方法以2014年多家医院感染调查数据为训练集,建立住院患者医院下呼吸道感染的Lasso-logistic回归预测模型,选择贝叶斯信息准则(BIC)最小模型为最终模型,将回归系数放大相同倍数建立评分方法,以2015、2016年调查数据为验证集,并与文献建立的风险评分方法进行比较。结果Lasso过程共进行360步,第24步时BIC最小(6690.4),正则化参数λ=130.8。风险评分方法包含17个条目,数量是文献风险评分方法的1/4,DeLong's检验显示,两评分方法验证集受试者工作特征曲线下面积(AUC)差异无统计学意义(Z=0.371,P=0.710),决策曲线几乎重合,净重新分类指数为-0.0149,差异无统计学意义(Z=-1.301,P=0.193),整体鉴别指数为0.006,改善差异有统计学意义(P=0.014)。结论利用Lasso-logistic回归模型建立了住院患者医院下呼吸道感染风险简单评分方法,该方法的条目相对简洁,预测效果准确。 展开更多
关键词 Lasso 医院感染 下呼吸道感染 风险评分 预测
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