【摘 要】
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目的：了解急性高原病的流行特征，探究其危险因素和保护因素，进而建立重型急性高原病的预警模型，为有效预测和降低重型急性高原病的发生提供依据。 方法：使用自制问卷于2012年2
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目的：了解急性高原病的流行特征，探究其危险因素和保护因素，进而建立重型急性高原病的预警模型，为有效预测和降低重型急性高原病的发生提供依据。 方法：使用自制问卷于2012年2月-2014年12月间收集西藏自治区5个地区7家医院的急性高原病病例914例，其中轻型急性高原病605例，重型急性高原病309例。调查内容主要包括患者的一般人口学特征、生活方式和疾病史、对高原的了解及适应情况、抵达高原前后的心理状况和抵达高原后的环境情况。使用SPSS19.0对数据进行统计分析，主要的统计学方法包括描述性分析、χ2分析、t检验、多因素logistic回归分析和分类树。 结果： （1）914例急性高原病中，重型急性高原病的发生率为33.8％，其中高原肺水肿发生率31.1%，高原脑水肿为2.7%。多因素logistic回归分析表明：未服用抗高原病药物、冬半年到达高原、年龄、抵达高原后48小时内的焦虑和抵达高原前后48小时内的失眠都是发生重型急性高原病的危险因素。与从事军事任务的人群相比，其他人群发生重型急性高原病的风险均较高。 （2）决策树模型共有四层15个终节点，六个因素纳入模型：进高原目的、抵达高原前后48小时内失眠与否、年龄、性别和到达季节。首先进入决策树模型的因素是进高原目的，并形成3个子集：军事任务、做生意和工程施工、旅游及其他。旅游及其他子集中，抵达高原后48小时内的失眠与否首先进入分类树，并形成两个亚子集。 （3）logistic回归和决策树模型ROC曲线下面积分别为0.856（95%CI：0.823-0.889）和0.852（95%CI：0.813-0.891），两个模型均拟合的较好。与logistic回归模型相比，决策树模型ROC曲线下面积、特异度和预测准确率都略低，但灵敏度较高，对两个模型的预测性能进行假设检验两者差别无统计学意义（t<0.001，P=1.000）。 结论：logistic回归和决策树模型均显示，进高原季节、年龄、进高原目的和抵达高原前后48小时内的失眠与否都与重型急性高原病的发生有很大的关系。logistic回归显示抵达高原后焦虑和服用抗高原病药物与其有关，性别亦进入决策树模型。在重型急性高原病预警中，应有针对性的对轻型高原病和普通人群进行干预，控制相关危险因素，降低重型急性高原病的发生。在处理交互作用时决策树模型比logistic回归更直观和全面，故可在医学领域适当引入数据挖掘。
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