基于贝叶斯定理的常见呼吸道传染病分类判别模型研究

作     者：王臻 李傅冬 刘碧瑶 戚小华 WANG Zhen;LI Fu-dong;LIU Bi-yao;QI Xiao-hua

作者机构：浙江省疾病预防控制中心浙江杭州310051 

基　　金：浙江省重点科技创新团队计划(2011R50021) 浙江省医学重点学科群建设计划(XKQ-009-003) 

出 版 物：《预防医学》 (CHINA PREVENTIVE MEDICINE JOURNAL)

年 卷 期：2016年第28卷第9期

页      码：870-873页

摘      要：目的基于贝叶斯定理建立常见呼吸道传染病的分类判别模型,为传染病暴发疫情调查和实验室检测提供病因线索。方法通过查阅文献、历史疫情数据和暴发疫情调查报告,收集常见传染病的症状、体征、实验室检测结果、流行病学特征及发病数据。基于朴素贝叶斯分类算法原理,采用SAS 9.1.3软件建立分类判别模型,并分别用2013—2015年浙江省发生的流行性感冒、流行性腮腺炎、水痘和麻疹各2起疫情数据对模型的判别效果进行验证。结果 8起疫情的第一位次判别概率最低为20.00%、最高为100.00%、中位数为53.85%,前三位次判别概率最低为55.00%、最高为100.00%、中位数为98.34%。第一位次判别的灵敏度中位数为53.85%,特异度中位数为100.00%,阳性似然比最小为5.73、最大趋向无穷大;前三位次判别的灵敏度中位数为98.34%,特异度中位数为82.14%,阳性似然比最小为1.26、最大趋向无穷大。结论贝叶斯分类判别模型适用于常见呼吸道传染病的分类判别,判别效果达到实际工作要求,能够提高呼吸道传染病暴发疫情病因的早期判别能力。

主 题 词：贝叶斯定理 分类判别模型 呼吸道传染病 

学科分类：1004[医学-公共卫生预防医学类] 100401[100401] 10[医学] 

D　O　I：10.19485/j.cnki.issn1007-0931.2016.09.002

馆 藏 号：203188668...