基于随机森林算法和Logistic回归分析的老年肌肉衰减症影响因素

摘要：

目的 分析老年肌肉衰减症的影响因素,为老年肌肉衰减症干预提供参考依据.方法 通过对泸州市某社区及医院439例老年人进行问卷调查,应用随机森林算法对影响因素进行重要性排序并降维,将降维后的变量纳入Logistic回归分析模型,分析影响因素的作用方向和相对危险度.结果 随机森林算法显示:变量数为7时袋外估算误差率最低,依次是BMI、糖尿病、年龄、高血压、中心性肥胖、饮酒、锻炼时间.Logistic回归分析显示:年龄、BMI、适量饮酒、中心性肥胖、糖尿病是肌肉衰减症的影响因素(均有P＜0.05).结论 BMI、糖尿病、年龄、高血压、中心性肥胖、饮酒、锻炼时间是对肌肉衰减症影响较大的7个因素.建议加大健康生活方式的宣传力度,加强对高血压、糖尿病的检测和控制.

关键词：肌肉衰减症、影响因素、随机森林、Logistic回归

所属期刊栏目：26

分类号：R443+8;R592(诊断学)

资助基金：达能营养中心膳食营养研究与宣教基金DIC2019-10

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：357-361