基于决策树的MCI患者跌倒风险预测模型及构建方法和应用

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基于决策树的MCI患者跌倒风险预测模型及构建方法和应用
申请号:CN202410851637
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118711827A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明属于预测模型构建方法技术领域,公开了一种基于决策树的MCI患者跌倒风险预测模型及构建方法和应用,包括以下步骤:S1:收集若干轻度认知功能障碍患者的临床资料;S2:将轻度认知功能障碍患者划分为跌倒风险组和无跌倒风险组;S3:分析轻度认知功能障碍患者的临床资料,采用Logistic回归模型方法筛选轻度认知功能障碍危险因素;S4:运用机器学习算法构建轻度认知功能障碍患者跌倒风险预测模型,并分析预测模型的诊断效能;本发明在逻辑回归分析的基础上建立轻度认知功能障碍患者跌倒风险的预测模型,提高轻度认知功能障碍患者跌倒风险的预测效能以及为预防工作提供科学的参考。
技术关键词
轻度认知功能障碍 风险预测模型 Logistic回归模型 患者 预测模型构建方法 机器学习算法 量表 资料 年龄 预测效能 慢阻肺 助行器 疾病 变量 尿频 运动 节点
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