基于多变量逻辑回归的帕金森病认知障碍预测模型
帕金森病（Parkinson’s disease，PD）患者常伴随认知障碍，严重影响生活质量，因此对帕金森病认知障碍进行超前预测对于临床诊断和干预至关重要。然而，帕金森病受多变量因素（如年龄、性别、病程时间等）的耦合影响，使得认知障碍的超前预测面临严峻挑战。针对帕金森病认知障碍的多变量耦合特性，采用多变量逻辑回归方法，构建了一种新型列线图模型，旨在超前预测帕金森病患者发生认知障碍（cognitive impairment，CI）的风险。首先，应用最小绝对收缩选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）算法对可能影响患者认...
Bewaard in:
| Hoofdauteur: | |
|---|---|
| Formaat: | Artigo |
| Taal: | Chinês |
| Gepubliceerd in: |
POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
2024-06-01
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| Reeks: | 智能科学与技术学报 |
| Onderwerpen: | |
| Online toegang: | https://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/10.11959/j.issn.2096-6652.202413 |
| Tags: |
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