期刊简介

               本刊创刊于1984年9月,是中华人民共和国卫生部主管,中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊,是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。                

首页>中国卫生统计杂志
  • 杂志名称:中国卫生统计杂志
  • 主管单位:中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中国卫生信息学会 中国医科大学
  • 国际刊号:1002-3674
  • 国内刊号:21-1153/R
  • 出版周期:双月刊
期刊荣誉:中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录:北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
中国卫生统计杂志2013年第06期

基于SMOTE算法的颅脑损伤患者继发精神障碍预警模型

孙秀彬;辛涛;薛付忠;庞琦

关键词:SMOTE算法, 过抽样, 颅脑损伤, 精神障碍
摘要:目的 分析颅脑损伤患者继发精神障碍的影响因素,同时考虑病例和非病例间数量不平衡的特点,构建基于SMOTE算法的logistic预警模型.方法 根据2008年山东省18家医院的颅脑损伤患者继发精神障碍的数据,利用logistic回归分析筛选影响因素并建立基于原始数据的预警模型;在此基础上,采用SMOTE过抽样算法改进数据集,并构建基于改进数据集的精神障碍预警模型.结果 额叶脑挫伤、弥漫性轴索损伤、并发颅内感染、颞叶硬膜下血肿、颅盖骨线性骨折、颅内积气、患者性别和颅脑损伤严重程度(GCS评分)均为颅脑损伤患者发生精神障碍的危险因素;而基于SMOTE过抽样算法所构建预警模型的预测效果明显优于利用原始数据所建模型的效果.结论 基于SMOTE过抽样算法所构建的预警模型能更准确预测颅脑损伤患者继发的精神障碍.