手足口病重症化危险因素BP神经网络模型预测分析
目的 探讨BP神经网络(BPNN)模型分析在儿童手足口病重症化危险因素预测中的作用,为手足口病的临床诊断提供参考依据.方法 整群抽取河南省郑州市某医院2013年4-6月收治的233例出现发病症状到入院时间＜72 h的手足口病患儿作为调查对象进行问卷调查,采用MATLAB 7.0神经网络工具箱构建BPNN模型,分析影响手足口病重症化危险因素的平均影响值(MTV),按MIV值的绝对值的大小排出因子顺位,与多因素logistic回归模型进行比较.结果 BPNN模型最终的网络结构为26→8→1,影响手足口病重症化的前10位危险因素(MIV绝对值)依次为:易惊(0.691 4)、颈强直(0.537 3)、呕吐(0.453 8)、血糖升高(0.4299)、手足抖动(0.381 3)、精神差(0.328 3)、热峰≥39℃(0.3086)、白细胞升高(0.2902)、热程≥3 d(0.262 1)、嗜睡(0.242 7);多因素logistic回归分析的主要危险因素(OR值)依次为:颈强直(183.633)、易惊(158.868)、呕吐(59.347)、血糖升高(23.133)、白细胞升高(12.243)、热程≥3 d(7.765)、手足抖动(5.738)、精神差(4.452);饱和对数线性模型分析结果显示,热峰≥39℃与精神差和白细胞升高均有交互作用(P＜0.05).结论 BPNN模型可以较好地反映手足口病与各影响因素间复杂的非线性关系,网络的拟合效果和分类正确率均较好,可用于手足口病重症化危险因素的分析研究.
BPNN模型、手足口病、重症化、危险因素
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R512.5(传染病)
2014-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
758-761
