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基于多元线性回归的糖尿病治疗效果评价模型

来源:糖尿病天地(临床) 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2020-12-29

【作者】:网站采编
【关键词】:
【摘要】:本文针对糖尿病患者的再次入院率与其相关特征向量的关系进行研究,采用岭回归以及线性拟合得到评价指标体系,通过逐步回归得到了再次入院率与其相应特征变量之间的关系模型。

本文针对糖尿病患者的再次入院率与其相关特征向量的关系进行研究,采用岭回归以及线性拟合得到评价指标体系,通过逐步回归得到了再次入院率与其相应特征变量之间的关系模型。对模型结果分析表明:医院对糖尿病患者治疗成功率为74.32%;中低水平收入者可考虑选用insulin、metformin对糖尿病进行控制;高水平收入者可考虑选用tolazamide对糖尿病进行控制。本问题出的治疗模型有助于糖尿病患者的合理治疗。

This paper studied the relationship between the re-admission rate of diabetic patients and its related diagnostic model was made by ridge regression and linear relationship between the re-admission rate and its corresponding characteristic variables was obtained by stepwise analysis of model results shows that:the success rate of diabetes treatment in hospitals is 74.32%; insulin and metformin can be used to control diabetes in low and middle income groups; tolazamide can be used to control diabetes in high income treatment model of this problem is helpful to the rational treatment of diabetes mellitus patients.

1.引言

随着生活方式的改变,导致肥胖和超重人口数量增加,我国糖尿病的发病率呈现出逐年增高的趋势。根据国际糖尿病联盟(IDF)预测到2040年,中国糖尿病患者数量将达到1.51 亿人,相比于2015年糖尿病患者数量增加近50%,因此控制并降低糖尿病的患病率十分必要[1],中南大学谢玉秀[2]通过分析住院2型糖尿病患者各项数据,采用Logistic 逐步回归分析筛选相关危险因素,得到对于2 型糖尿病,不应只是单纯的控制血糖或追求其他单个指标的控制,而应该注重在降糖、降压、降脂方面的综合治疗;王珍[3]等人通过分析糖尿病患者3 种不同的血糖状态在TG、胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、胰岛素分泌指数(HOMA-β)、血清总免疫球蛋白E(IgE)和C-RP 的分布,得到结论HOMA-IR 与HOMA-β是公认的糖尿病的危险因子,为糖尿病的治疗提供了理论方向;徐秀菊[4]通过对糖尿病患者进行药物注射治疗,比较其腹血糖、体重指数、糖化血红蛋白等各项指标,得到格列美脲与胰岛素联合使用医治2 型糖尿病的效果明显,能够有效减少餐后2 h 血糖含量、空腹血糖含量、糖化血红蛋白含量,降低胰岛素的使用量,对体重指数影响很小,值得在临床上推广应用;John Doupis [5]等人提出二肽基肽酶-IV (DPP4)的抑制导致胰高血糖素样肽-1 (GLP-1)和胃抑制性多肽(GIP)的血液浓度增加,这导致胰岛素分泌的葡萄糖依赖性刺激增加,从而导致血糖水平降低,为糖尿病的治疗提供了高效性药物以及具有临床疗效的最新药物;Knowler WC [6]等人通过比较注射metformin 和改善生活方式下血液中葡萄糖浓度,得到生活方式的改变与metformin 均能降低糖尿病发病率高危人群,但生活方式干预是比metformin 更有效,为糖尿病患者提供除药物治疗外的其它不产生副作用的治疗方式;朱彩蓉[7]等人通过Markov 状态转移决策树模型对新药罗格列酮钠治疗糖尿病的长期效果进行评价,发现Markov 状态转移决策树模型是评价药物治疗长期效果的有效模型,为糖尿病的药物治疗效果提供模型支持。

本文利用岭回归消除数据之间的共线性提取权重较高的指标,并进行多元线性拟合得到评价指标体系;采用逐步回归的方法,建立再次入院率与各特征变量之间的多元线性回归模型,分析各特征变量对再次入院率的影响;根据模型结果对医院的治疗方案进行评价并对糖尿病患者给出合理的治疗建议。

2.数据预处理

通过对数据表1数据来源美国130 家医院的糖尿病患者的治疗数据。进行分析,发现种族以及主治医师专业这两特征变量,存在大量的缺失值,因此本文认为种族以及主治医师专业缺失的患者数据为无用数据;发现体重这项数据只有少数患者有信息,在药物使用方面,acetohexamide、troglitazone、examide、citoglipton 这些单独使用药物以及glimepiride-pioglitazone、metformin-rosiglitazone、metformin-pioglitazone 这些联合使用药物的患者使用人数均小于10,仅为所有就诊人数的万分之二,在后续的研究中参考价值以及研究价值极小,因此本文认为 体 重 以 及 acetohexamide 、 troglitazone 、 examide 、 citoglipton 、 glimepiride-pioglitazone 、metformin-rosiglitazone、metformin-pioglitazone 这几类药物均为无效数据,于是剔除两项无用数据以及六类无效数据,然后将数据进行量纲化,以便后续分析。

3.模型建立

3.1.评价指标体系

本文选用再次入院作为治疗效果的评判,未再次入院设为0,再次入院设为1,由于指标之间可能存在共线性,因此本文选择岭回归[8]来对数据进行处理,提取7 项权重较高的指标分别为住院时间、诊断程序次数、门诊次数、住院次数、是否确诊为糖尿病患者、出院去处、诊断次数,将其进行多元线性拟合得到系数表,见表1。

文章来源:《糖尿病天地(临床)》 网址: http://www.tnbtd.cn/qikandaodu/2020/1229/542.html

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