分类树模型在人感染H7N9禽流感死亡风险预测中的应用

摘要

目的：应用分类树模型构建人感染H7N9禽流感死亡风险的预测模型,并评价其应用效果.rn 方法：随机抽取浙江省杭州市人感染H7N9禽流感定点治疗医院2013年3月至2014年6月收治的85例人感染H7N9禽流感实验室确诊病例为研究对象,并跟踪随访,首先采用单因素分析方法找出相关危险因素,再用穷举卡方自动交互检测(exhaustive CHAID)分类树算法建立人感染H7N9禽流感死亡风险的预测模型,采用收益图、错分概率Risk值和受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的应用价值.rn 结果：所建立的分类树模型包括4层,共11个节点,共筛选出5个风险因素：C反应蛋白≥120mg/L(P=0.001)、首次检查中性粒细胞百分比高于正常(P=0.001)、年龄≥60岁(P=0.014)、慢性病史(P=0.008)和潜伏期≤5天(P=0.010).exhaustive CHAID分类树分析的受试者工作特征(ROC)曲线下面积为0.917,模型拟合的效果较好.rn 结论：分类树模型能有效地进行人感染H7N9禽流感死亡风险预测,早期的鉴别诊断、改善机体免疫状况和健康教育等防治措施是降低人感染H7N9禽流感病死率的关键.