Helicobacter pylori(이하 Hp) 감염은 국제적인 문제가 되었으며, 중국의 Hp 감염률은 약 50~90%로 선진국 평균 수준(50~70%)보다 높다. 헬리코박터 파일로리 감염은 우리나라에서 공중 보건 위기가 되었습니다. 현재 중국에서 Hp 감염 경로와 위험 행동에 대한 합의가 없으며 질병의 영향 요인을 효과적으로 찾는 방법도 연구에서 논의할 가치가 있는 주제입니다.
오늘날의 AI 인공 지능 기술과 빅 데이터 분석은 연구 및 보조 분석에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 연구에서 광동성 중산 중산 병원의 수석 약사 위안 이밍, 데이터 마이닝을 사용하여 상대적인 기능 데이터와 결과 간의 선형 관계를 탐색하고, 기계 학습의 시각화 및 해석 가능성을 완전히 적용하고, 중국에서 Hp의 감염 모드와 위험한 행동을 이해하는 것을 목표로 하고, 편리하고 경제적인 예측 방법을 구축하는 방법을 공유합니다. 감염 모델은 무증상 감염에 대한 참조를 제공합니다.
본 연구에서는 내시경 및 신체검사센터에서 Helicobacter pylori 검출 여부를 확인하기 위해 위내시경 하에서 탄소-13 및 탄소-14 호흡검사 또는 점막검사를 받은 건강한 사람을 연구대상으로 선정하였다.
연구자들은 전문가 및 문헌 데이터를 기반으로 헬리코박터 파일로리 감염과 관련된 두 가지 범주와 여러 범주로 구성된 비규모 전자 설문지를 설계했습니다. 설문지는 ①환자 기본정보형, ②임상양상형, ③생활 및 식습관형의 63개 변인으로 3차원으로 구분된다.
연구원들은 데이터의 통계 분석을 위해 JMP Pro를 사용했습니다. 먼저 데이터에 대해 단일요인분석을 수행한 후 다중로지스틱회귀분석을 수행하여 예측모형을 설정하고 마지막으로 모형효과 항목의 결과를 바탕으로 산림도를 작성하였다.
주요 분석 아이디어 및 단계
1단계: 기존 데이터의 데이터 정리
배치 변수는 JMP를 사용하여 분류 및 관리할 수 있습니다. 수집된 변수는 정성적 변수이므로 JMP Pro는 모든 변수에 대해 표준화된 열 기능 작업을 수행하고 모든 변수를 문자형 이름 변수로 균일하게 변환합니다.
2단계: 유효성 검사 열 생성
JMP의 검증 기능을 이용하면 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 분류할 수 있습니다. 7.5:2.5에 따라 아래 그림과 같이 교육 그룹과 검증 그룹을 무작위로 선택합니다.
3단계: 일변량 분석
비상 분석 및 유통 플랫폼을 통해 군중의 생활 바닥, 복통, 위산 역류, 팽만감, 식욕 부진, 구취, 입 쓰림, 위 울림, 배고픔, 빈혈, 집에서 요리하기 점심식사, 흡연, 외출 시 대중교통 이용 젓가락, 서빙젓가락 사용습관, 가족 및 지인의 감염여부를 제외한 나머지 변수는 통계적으로 유의하지 않다.
4단계: 다변량 분석
JMP에서 "분석" 메뉴 → " 맞는 모델 (적합 모델) "(그림 2) 팝업되는 대화상자에서 pylori 감염 여부를 "Y"로 가져오고, 다변량 분석할 독립변수를 "구성 모델 효과" 상자로 가져옵니다. 생성된 검증 열을 기반으로 검증합니다.
아래 그림의 효과우도비 검정에서 구취, 구취, 서빙젓가락 사용 여부, 집에서 도시락 만들기, 서빙젓가락 빈혈 사용습관, 서빙 젓가락 사용 여부, 서빙 젓가락 빈혈 발생 확률, 거주지 수명 > 카이제곱은 통계적으로 유의합니다.
효과 요약 결과에서 독립 변수의 기여도를 확인할 수 있습니다.
효과 요약 결과(그래프)에서 이 부분은 각 변수의 기여도 값을 반영하며 주로 LogWorth 값으로 반영되며 이는 -log와 같습니다. 10 피.
아래 그림에서 볼 수 있듯이 15개의 독립변수 중 입냄새, 구취, 공공젓가락 사용습관이 가장 큰 기여를 한 반면 메스꺼움과 복통은 덜 영향을 미쳤다. 이 결과는 독립 변수의 기여도를 직접적으로 반영할 수 있으며 추가 변수 선별을 위한 참고 자료로도 사용할 수 있습니다. 전체 모형 검정에서 확률 > 카이 제곱의 값이 0.001 미만으로 구축된 모형이 통계적으로 유의함을 입증합니다. 여기서 기여도 값이 낮은 변수는 삭제합니다.
삭제 전
삭제 후
모수 추정치
매개변수 추정(그림)을 통해 해당 예측 모드의 공식과 각 변수가 최종 관찰에 미치는 영향을 얻을 수 있습니다.
모델 검증
훈련 집단과 검증 집단의 ROC 곡선 아래 면적은 각각 0.7334(95% CI 0.709-0.784)와 0.7153(95% CI 0.6729-0.7577)이었다. 분석 후 모델은 양호한 수준입니다.
삼림도에 따르면 어떤 요인이 보호요인이고 어떤 것이 위험요인인가
다중 로지스틱 회귀 결과와 OR 값 테이블을 저장하고 일련의 OR 데이터를 기반으로 그래프 생성기에서 포리스트 그래프를 만듭니다.
일변량 회귀분석에서 다변량 회귀분석에 이르기까지 구취, 구취, 점심 ( 집에서 요리하다 ) 1. 집에서나 외출할 때 서빙젓가락을 사용하는 습관이 있는지, 동거하는 가족이 감염되어 있는지, 집에서 몇 층으로 생활하는지가 헬리코박터 파일로리 감염의 주요 요인입니다. 산림지도를 통해 어떤 요인이 보호요인이고 어떤 것이 위험요인인지 알 수 있습니다.
요약하면, Helicobacter pylori의 감염 특성과 위험 행동 요인을 분석하여 Helicobacter pylori 감염경로 탐색의 방향을 제시하고, 구축된 모형을 바탕으로 치료 전 간호전략을 수립한다.
원문 인덱스 : Helicobacter pylori 감염 환자의 예측 모델 및 예방 전략 구축을 위한 데이터 마이닝 [제이]. 소화기 및 간장 저널 ,2022,31(09): 992-998.
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