基于数据挖掘的冠心病合并心力衰竭危险因素

基于数据挖掘的冠心病合并心力衰竭危险因素

陈彦东 王 萍1 石 琳2 孙 晶3

【摘 要】〔摘 要〕 目的 探究冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)发展为心力衰竭的危险因素。方法 对冠心病423例中合并心力衰竭患者进行单因素和多因素分析。结果 冠心病合并并发症的患者中，合并心力衰竭的患病人数最多，占21.9%。经主成分分析显示，前37个主成分的累计贡献率达86.893%。再分别利用Logistic算法和关联规则进行机器学习，Logistic回归预测模型的准确度为75.65%，敏感性为25.53%，特异性为99.00%，关联分析发现其中出现频率最高的有高密度脂蛋白、尿亚硝酸盐、乙肝表面抗原，这3个变量与尿胆红素关联较强。结论 高血压、糖尿病、新近发生脑梗死、冠心病史、总胆红素、高密度脂蛋白和尿素氮等和心力衰竭发生密切相关，且高密度脂蛋白与尿胆红素关系密切，呈正相关。 【期刊名称】中国老年学杂志 【年(卷),期】2018(038)022 【总页数】4

【关键词】〔关键词〕 心脏病；冠状动脉粥样硬化；冠心病；心力衰竭；数据挖掘

基金项目：国家自然科学基金项目(71573102); 吉林省产业技术研究与开发专项项目(3J117C313430)

近些年，中国人口患心血管病的人数持续上升，今后的10年乃至20年心血管病患者发病人数将迅猛增长〔1〕。目前，全国心血管病患者人数约达2.9亿，中国居民中44.80%的农村患者和41.90%的城市患者死于心血管疾病，在各种