换一批社区精神分裂症谱系障碍患者暴力再犯动态预测:一种联合模型
Dynamic Prediction of Recidivism in Violence in Community-Based Schizophrenia Spectrum Disorder Patients:A Joint Model
摘要目的 采用联合建模的策略,建立一种能预测社区精神分裂症谱系障碍患者(简称精分患者)暴力再犯的模型.方法 基于中国西南某地2017年1月-2018年6月重性精神疾病基本数据,选取基线存在暴力行为的4565名社区成年精分患者作为研究对象.采用生长混合模型识别服药依从性和社会功能模式,进一步采用零膨胀负二项回归模型拟合联合模型,并与传统静态模型进行比较,最后采用10折训练-测试分割交叉验证框架评价模型拟合和预测效果.结果 157位(3.44%)患者发生暴力再犯.服药依从性和社会功能均拟合出4种模式.计数模型中,年龄、婚姻情况、教育水平、经济水平、历史暴力类型和服药依从性模式是暴力再犯发生次数的预测因素(P<0.05).零膨胀模型中,年龄、药物不良反应、历史暴力类型、服药依从性模式和社会功能模式是暴力再犯是否发生的预测因素(P<0.05).联合模型训练集赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)平均值为776.5±9.4、测试集均方根误差(root mean squared error,RMSE)平均值为0.168±0.013、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)平均值为0.131±0.018,均小于传统静态模型.结论 联合建模是一种有效的动态变量识别与处理统计学策略,预测性能优于传统静态模型,可为推动综合干预体系建设提供全新思路.
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关键词
精神分裂症暴力再犯生长混合模型零膨胀负二项回归模型SchizophreniaRecidivismGrowth mixture modelZero-inflated negative binomial regression model
栏目名称
DOI
10.12182/20240760504
发布时间
2024-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（No.81903414）
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