基于结构方程模型的疾病危险因素研究

摘要

【目的】利用结构方程模型分析客观指标数据,对与疾病相关的危险因素进行挖掘。【方法】利用文献研究、线性相关分析方法提取疾病危险因素,使用结构方程模型对这些危险因素进行分析;使用分类回归树（Classification And Regression Tree, CART）算法构建疾病诊断模型,利用诊断模型对危险因素进行定性、定量评价及对比分析。【结果】挖掘出9个与疾病相关的危险因素,经定量评价后,基于结构方程模型的疾病危险因素诊断模型各项指标均处于较高水平,且整体性能更好。【局限】实验数据量有限。【结论】基于结构方程模型的疾病危险因素能够提高疾病的早期诊断率,可以辅助临床决策。