基于数据挖掘的冠心病合并心力衰竭危险因素

摘要：

目的 探究冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)发展为心力衰竭的危险因素.方法 对冠心病423例中合并心力衰竭患者进行单因素和多因素分析.结果 冠心病合并并发症的患者中,合并心力衰竭的患病人数最多,占21.9％.经主成分分析显示,前37个主成分的累计贡献率达86.893％.再分别利用Logistic算法和关联规则进行机器学习,Logistic回归预测模型的准确度为75.65％,敏感性为25.53％,特异性为99.00％,关联分析发现其中出现频率最高的有高密度脂蛋白、尿亚硝酸盐、乙肝表面抗原,这3个变量与尿胆红素关联较强.结论 高血压、糖尿病、新近发生脑梗死、冠心病史、总胆红素、高密度脂蛋白和尿素氮等和心力衰竭发生密切相关,且高密度脂蛋白与尿胆红素关系密切,呈正相关.

关键词：心脏病、冠状动脉粥样硬化、冠心病、心力衰竭、数据挖掘

所属期刊栏目：38

分类号：R541.4(心脏、血管（循环系）疾病)

资助基金：国家自然科学基金项目71573102;吉林省产业技术研究与开发专项项目3J117C313430

在线出版日期：2018-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5380-5383