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预防医学  2021, Vol. 33 Issue (7): 722-725    DOI: 10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2021.07.018
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应用随机森林模型和Logistic回归模型分析COVID-19的影响因素
郑伟1, 戴伊宁1, 孙楠楠2, 尹乔乔1, 吴青青3, 惠田辰4, 吴文昊5, 黄海军1, 童永喜1, 黄益澄1, 汪明珊1, 陈美娟1, 张家杰1, 严蓉1, 高海女6, 潘红英1
1.浙江省人民医院感染病科,浙江 杭州 310014;
2.杭州华卓科技有限公司;
3.浙江中医药大学第二临床医学院;
4.安徽省蚌埠医学院研究生院;
5.青岛大学医学部;
6.浙江树人大学树兰国际医学院附属树兰(杭州)医院感染科
全文: PDF(769 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 目的 应用随机森林模型和Logistic回归模型分析新型冠状病毒肺炎(COVID-19)发病的影响因素,为COVID-19防治提供依据。方法 选择2020年1月17日—2月17日浙江省6家医院收治的COVID-19疑似病例为研究对象,通过问卷收集人口学资料、既往基础疾病、流行病学史、临床表现、实验室检测指标和肺部影像学表现等,分别建立随机森林模型和Logistic回归模型分析COVID-19发病的影响因素。结果 共纳入786例COVID-19疑似病例,其中确诊病例336例,占42.75%。随机森林模型分析结果显示,COVID-19发病的影响因素重要性排名前十位依次是白细胞计数正常或减少、胸部影像学表现、淋巴细胞计数减少、聚集性发病、发病前14天内接触来自疫区的发热或呼吸道症状患者、乏力、发病前14天内有疫区旅居史、呼吸困难、鼻塞流涕和肌肉酸痛。多因素Logistic回归模型分析结果显示,发病前14天内有疫区旅居史(OR=8.440,95%CI:4.204~16.944)、发病前14天内接触来自疫区的发热或呼吸道症状患者(OR=2.967,95%CI:1.630~5.402)、聚集性发病(OR=25.164,95%CI:11.833~53.516)、乏力(OR=2.710,95%CI:1.490~4.930)、呼吸困难(OR=5.276,95%CI:2.076~13.410)、肌肉酸痛(OR=14.187,95%CI:1.998~100.730)、白细胞计数正常或减少(OR=1.750,95%CI:1.659~1.852)和胸部影像学表现(OR=6.291,95%CI:4.315~9.171)均与COVID-19存在统计学关联。结论 两种模型的分析结果相似,随机森林模型显示各个因素在COVID-19发病中的重要程度,Logistic回归模型可直观解释不同因素的风险度。
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郑伟
戴伊宁
孙楠楠
尹乔乔
吴青青
惠田辰
吴文昊
黄海军
童永喜
黄益澄
汪明珊
陈美娟
张家杰
严蓉
高海女
潘红英
关键词 新型冠状病毒肺炎Logistic回归模型随机森林模型影响因素    
收稿日期: 2020-12-23      修回日期: 2021-04-22     
中图分类号:  R195  
基金资助:浙江省重点研发计划应急攻关项目子课题(2020C03123)
作者简介: 郑伟,硕士,医师,主要从事传染病临床防治工作
通信作者: 潘红英,E-mail:hypanhz@139.com   
引用本文:   
郑伟, 戴伊宁, 孙楠楠, 尹乔乔, 吴青青, 惠田辰, 吴文昊, 黄海军, 童永喜, 黄益澄, 汪明珊, 陈美娟, 张家杰, 严蓉, 高海女, 潘红英. 应用随机森林模型和Logistic回归模型分析COVID-19的影响因素[J]. 预防医学, 2021, 33(7): 722-725.
链接本文:  
https://www.zjyfyxzz.com/CN/Y2021/V33/I7/722
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