دوره ۶، شماره ۴ - ( زمستان ۱۳۹۹ )
جلد ۶ شماره ۴ صفحات ۱۰-۱ |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
noupor R, kazemi arpanahi H, shanbehzadeh M. Designing a model for predicting colorectal cancer risk based on regression-logistic data mining technique. JMIS 2020; 6 (4) :1-10
URL: http://jmis.hums.ac.ir/article-1-267-fa.html
URL: http://jmis.hums.ac.ir/article-1-267-fa.html
نوپور رئوف، کاظمی آرپناهی هادی، شنبه زاده مصطفی. طراحی مدل پیشبینی خطر سرطان کولورکتال مبتنی بر تکنیک داده‌کاوی رگرسیون‌لجستیک. اطلاع‌رسانی پزشکی نوین. ۱۳۹۹; ۶ (۴) :۱-۱۰
گروه فناوری اطلاعات سلامت، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی ایلام، ایران
چکیده: (۳۹۷۵ مشاهده)
هدف: استفاده از یادگیری ماشین جهت تشخیص زودرس سرطان کولورکتال نقش مهمی در بهبود شاخص‌های بیماری دارد؛ هدف مطالعه حاضر طراحی مدل پیشبینی بیماری براساس تکنیک‌های داده‌کاوی می‌باشد.
روش‌ها: مطالعه حاضر از نوع توصیفی کاربردی بود که در سال 1399 انجام گردید. جامعه پژوهش تمام افرادی (800 نفر) بود که جهت بررسی‌های تشخیصی به بیمارستان طالقانی شهرستان آبادان مراجعه کرده بودند. داده‌ها از پرونده الکترونیک بیمار طی سال‌های 1388-1398 استخراج شد. از نرم‌افزار SPSS برای تحلیل اطلاعات استفاده گردید. از روش همبستگی اسپیرمن برای شناسایی فاکتورهای مؤثر در تعیین خطر ابتلا به سرطان کولورکتال در سطح آماری 0/05≥P-Value استفاده شد. سپس با استفاده از تحلیل رگرسیون‌لجستیک دودویی و روش Enter فاکتورهای مؤثر در تعیین خطر ابتلا به سرطان کولورکتال شناسایی شدند و نهایتاً مدل رگرسیون پیشبینی خطر ابتلا به سرطان کولورکتال طراحی گردید.
نتایج: 11 متغیر با استفاده از ضریب‌همبستگی اسپیرمن همبستگی معناداری را با کلاس خروجی (ابتلا و عدم ابتلا به سرطان کولورکتال) را نشان دادند. نتایج حاصل از تحلیل رگرسیون‌لجستیک با استفاده از Enter 7 متغیر شانس بالاتری نسبت به سایر متغیرها به دسست آوردند. نتایج حاصل از طبقه‌بندی نمونه‌های پژوهش با استفاده از روش Forward LR نشان داد که با این مدل با داشتن میزان صحت، دقت و حساسیت به ترتیب 91 درصد، 93/5 درصد و 94/5 درصد عملکرد بالایی داشته است.
نتیجه‌گیری: مدل پیشبینی خطر مبتنی بر روش رگرسیون‌لجستیک می‌تواند در ارتقاء صحت و دقت تشخیص بیماری و پیشبینی موثر گروه‌های پرخطر به متخصصین گوارشی کمک‌کننده باشد.
روش‌ها: مطالعه حاضر از نوع توصیفی کاربردی بود که در سال 1399 انجام گردید. جامعه پژوهش تمام افرادی (800 نفر) بود که جهت بررسی‌های تشخیصی به بیمارستان طالقانی شهرستان آبادان مراجعه کرده بودند. داده‌ها از پرونده الکترونیک بیمار طی سال‌های 1388-1398 استخراج شد. از نرم‌افزار SPSS برای تحلیل اطلاعات استفاده گردید. از روش همبستگی اسپیرمن برای شناسایی فاکتورهای مؤثر در تعیین خطر ابتلا به سرطان کولورکتال در سطح آماری 0/05≥P-Value استفاده شد. سپس با استفاده از تحلیل رگرسیون‌لجستیک دودویی و روش Enter فاکتورهای مؤثر در تعیین خطر ابتلا به سرطان کولورکتال شناسایی شدند و نهایتاً مدل رگرسیون پیشبینی خطر ابتلا به سرطان کولورکتال طراحی گردید.
نتایج: 11 متغیر با استفاده از ضریب‌همبستگی اسپیرمن همبستگی معناداری را با کلاس خروجی (ابتلا و عدم ابتلا به سرطان کولورکتال) را نشان دادند. نتایج حاصل از تحلیل رگرسیون‌لجستیک با استفاده از Enter 7 متغیر شانس بالاتری نسبت به سایر متغیرها به دسست آوردند. نتایج حاصل از طبقه‌بندی نمونه‌های پژوهش با استفاده از روش Forward LR نشان داد که با این مدل با داشتن میزان صحت، دقت و حساسیت به ترتیب 91 درصد، 93/5 درصد و 94/5 درصد عملکرد بالایی داشته است.
نتیجه‌گیری: مدل پیشبینی خطر مبتنی بر روش رگرسیون‌لجستیک می‌تواند در ارتقاء صحت و دقت تشخیص بیماری و پیشبینی موثر گروه‌های پرخطر به متخصصین گوارشی کمک‌کننده باشد.
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
