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新模型有助于早期预防高血压
中国科学院合肥物质科学研究院(HFIPS)的研究人员最近推出了一种评估高血压风险的新方法。结果发表在《公共卫生前沿》上。
这种方法称为基于简单危险因素的高血压风险评估方法,成本低且易于操作。它可以通过容易获得的生活方式信息和人体测量信息,在早期识别出高血压高危人群。
高血压(或高血压)是指血液以高于正常压力流经动脉的一种常见疾病。如能及早发现高血压高危人群,可采取积极锻炼、合理饮食等干预措施,降低高血压的发生率。目前复杂的高血压风险评估模型预测能力有限,可解释性差,限制了其应用。
在本研究中,为了建立高血压风险评估模型,研究人员采用了单变量逻辑回归分析和优化随机森林的方法。并通过单因素逻辑回归分析筛选出高血压的危险因素。
然后他们通过网格搜索优化随机森林分类器的超参数,最终构建了高血压风险预测模型。
此外,研究人员表示,预测变量的重要性将通过曲线下面积 (AUC) 对模型的贡献来计算,以提高可解释性。
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