期刊简介
《中华流行病学杂志》前身为1956年创刊的《流行病学杂志》，为流行病学及其相关学科的高级专业学术期刊。以从事预防医学、基础医学、临床医学及流行病 学科研与教学的工作者为读者对象。《中华流行病学杂志》按照理论与实际应用相结合的原则，集中报道国内流行病学领域内重要的科研成果，重视现场流行病学调 查和监测，展现与流行病学相关的实验室科研报告，报道临床流行病学研究，综合反映疾病预防控制工作中的热点和重点问题。
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首页>中华流行病学杂志
- 杂志名称：中华流行病学杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中华医学会
- 国际刊号：0254-6450
- 国内刊号：11-2338/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：连续多年被评为百种中国杰出学术期刊、中国精品科技期刊、中国最具国际影响力学术期刊等。期刊收录：万方收录(中), 知网收录(中), 上海图书馆馆藏, JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 国家图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CA 化学文摘(美), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
BP人工神经网络在早产预测模型中的应用
徐新；谭红专；周书进；何玥；沈琳；柳祎；胡丽；王小娟；李逊
关键词：早产, 神经网络, 预测
摘要：目的 基于BP人工神经网络的基本原理和方法,构建早产预测模型.方法 采用前瞻性队列研究方法,通过整群抽样,2010-2012年在湖南省浏阳市随机抽取怀孕妇女作为研究对象.按2∶1∶1将调查样本随机分为训练样本、检验样本和测试样本,分别用于建立预测模型、选择优神经网络和模型预测评价.采用BP人工神经网络和logistic回归分析建立模型,用ROC方法评价所建立的早产预测模型的优劣.结果 整理6 270例分娩孕妇的数据,结果显示,早产265例,早产发生率为4.22％.将子宫异常及畸形、产次、妊娠胎数、妊娠期高血压、前置胎盘、胎膜早破和定期产检7个多因素分析有统计学意义的变量选入预测模型.BP人工神经网络模型预测早产的灵敏度、特异度和一致率分别为67.65％、84.87％和84.12％,ROC曲线下面积为0.795;logistic回归模型预测早产的灵敏度、特异度和一致率分别为64.71％、85.60％和84.69％,ROC曲线下面积为0.783.结论 新建立的BP人工神经网络模型实用可靠,其对早产的预测效能略优于logistic回归模型.
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