关联规则与Logistic回归在维吾尔族健康体检人群代谢综合征数据挖掘中的应用

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目的针对维吾尔族人群体检数据,探索与分析代谢综合征可能的影响因素以及因素间的交互作用,以挖掘体检信息,为疾病预防提供参考。方法采用关联规则方法,筛选出代谢综合征相关因素的强关联条,作为logistic回归模型的待选解释变量,构建模型分析影响因素以及因素间的交互作用。结果男性与女性代谢综合征患病率分别为10.98%和4.78%。当最小支持度为1.2%,最小置信度为80%时,按性别分别筛选出15条强关联规则。女性代谢综合征的相关因素有统计学意义(P<0.05)的分别为年龄、胰腺及甲状腺影像学检测、尿蛋白、亚硝酸盐与甲状腺检测的交互效应、窦性心律与尿蛋白交互效应等;男性代谢综合征的相关因素有统计学意义(P<0.05)的分别为年龄、尿蛋白、血尿素氮/肌酐、脂肪肝、心血管疾病家族史、家族史与血沉K值交互效应等。结论关联规则挖掘技术与logistic回归模型相结合,获得因素与疾病的关联强度,为疾病的早期发现、诊断及预防提供有益线索。
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