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进展性脑梗死多因素回归分析及判别模型建立

Construction of the model of multivariate regression analysis and discrimination of the risk factors for progressive cerebral infarction

摘要:

目的:建立进展性脑梗死判别预测模型,为早期发现和干预治疗提供科学依据.方法:使用Logistic逐步回归分析关键影响因素,采用逐步Bayes判别法对进展性脑梗死患者的关键因素进行筛选,并建立判别预测模型.结果:判别模型为:(1)Y1(进展)=-30.381 ± 8.025 × X7 ±341 × X8 ±2.301 × X21 ±3.931 × X31±5.802 × X32 ± 0.933 × X33±2.119 × X34.(2)Y2(非进展)=-21.875±6.834 × X7±2.160 × X8±3.328 × X31±3.726 × X32 ± 2.016 × X21±0.861 × X33±1.807 × X34(X7为平均收缩压,X8为体温,X21为血糖,X31为FIB,X32为颈动脉斑块性质,X33为颈动脉狭窄程度,X34为梗死部位).经评价预测效果较好.结论:判别模型的建立有助于进展性脑梗死的早期诊断分析及早期干预和治疗.

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作者: 陈莹 [1] 孙来芳 [1] 龚裕强 [1]
期刊: 《实用医学杂志》2011年27卷21期 3869-3871页 ISTICPKU
分类号: R743.3R-332
栏目名称: 临床研究
DOI: 10.3969/j.issn.1006-5725.2011.21.016
发布时间: 2011-12-20
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