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)
应用人工神经网络预测个体患原发性高血压病危险度
周水红；聂绍发；王重建；魏晟；许奕华；李雪华；宋恩民
关键词：高血压, 原发性, 个体危险度, 人工神经网络
摘要：目的 建立个体患原发性高血压病的预测模型,评价并探讨预测个体患病的新方法.方法 选择3054名社区居民流行病学调查资料,按照年龄、性别均衡性,按4:1分为训练集(2438名)与检验集(616名)两部分,分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价.应用人工神经网络(ANN)和logistic回归分析方法建立模型,用ROC方法评价所建立的高血压患病预测模型的优劣.结果 对616名检验集预测,ANN模型的特异性较低,但准确性、灵敏度指标均优于logistic回归模型,ANN2的约登指数为0.8399,明显高于其他两个模型;通过ROC曲线下面积比较模型的预测能力:logistic回归方法曲线下面积(Az=0.732±0.026)小于ANN模型(ANN2和ANN1分别为0.918±0.013、0.900±0.014),即ANN模型有更好的预测判别效能.结论 初步证明在预测个体患高血压病方面,ANN方法预测效能更优,从而为解决个体发病危险预测提供了一个新方法.
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