دوره 15، شماره 4 - ( دوره 15، شماره 4 1398 )                   جلد 15 شماره 4 صفحات 362-371 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Rezaei M, Fakhri N, Shahsavari S, Rajati F. Comparison of Gestational Diabetes Prediction Between Logistic Regression, Discriminant Analysis, Decision Tree and Artificial Neural Network Models. irje. 2020; 15 (4) :362-371
URL: http://irje.tums.ac.ir/article-1-6427-fa.html
رضایی منصور، فخری نگین، شهسواری سوده، رجعتی فاطمه. مقایسه پیش‌بینی ابتلا به دیابت بارداری با مدل‌های رگرسیون لجستیک، تحلیل ممیزی، درخت تصمیم و شبکه عصبی مصنوعی. مجله اپیدمیولوژی ایران. 1398; 15 (4) :362-371

URL: http://irje.tums.ac.ir/article-1-6427-fa.html


1- استاد آمار زیستی، مرکز تحقیقات باروری و ناباروری، دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه، کرمانشاه، ایران
2- کارشناسی ارشد آمار زیستی، کمیته تحقیقات دانشجویی، دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه، کرمانشاه، ایران ، n.fakhri94@yahoo.com
3- استادیار، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه، کرمانشاه، ایران
4- دانشیار، مرکز تحقیقات عوامل محیطی مؤثر بر سلامت، دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه، کرمانشاه، ایران
چکیده:   (1055 مشاهده)

مقدمه و اهداف: دیابت بارداری شایع‌ترین اختلال متابولیک دوران بارداری است. در صورت تشخیص زودرس این بیماری می‌توان از برخی عوارض آن جلوگیری کرد. هدف این پژوهش پیش‌بینی زودرس ابتلا به دیابت بارداری بوسیله مدل‌های رگرسیون لجستیک، تحلیل ممیزی، درخت تصمیم و شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون و مقایسه این مدل‌ها بود.
روش کار: پرونده 420 خانم باردار ( 1391-1389 ) دارای پرونده در مراکز بهداشتی کرمانشاه، با روش نمونه‌گیری در دسترس بررسی شد. اطلاعات جمعیت شناختی، متغیرهای مربوط به دوره بارداری و نتایج آزمایش‌ها و ابتلا به دیابت بارداری با معیار قند خون ناشتا بزرگ‌تر یا مساوی 92 از پرونده آنان گردآوری شد. پس از برازش چهار مدل فوق به داده‌ها، عملکرد مدل‌ها باهم مقایسه گردید و با توجه به معیارهای صحت، حساسیت و ویژگی بر اساس منحنی ROC، مدل برتر معرفی شد.
یافته‌ها: پس از برازش مدل‌های رگرسیون لجستیک، تحلیل ممیزی، درخت تصمیم و شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه داده‌ها، معیار صحت برای مدل‌های مذکور به ترتیب برابر 81/0، 83/0، 78/0 و 83/0 ، حساسیت 50/0، 63/0، 58/0و 58/0، ویژگی 96/0، 93/0، 87/0 و 94/0 و سطح زیر منحنی ROC به ترتیب برابر 86/0، 78/0، 73/0 و 87/0 محاسبه گردید.
نتیجه‌گیری: در پیش‌بینی و رده‌بندی ابتلا و عدم ابتلا به دیابت بارداری، مدل شبکه عصبی مصنوعی دارای نرخ دسته‌بندی اشتباه کمتر و سطح زیر منحنی ROC بیشتری نسبت به سایر مدل‌ها بود. می‌توان نتیجه گرفت که این مدل دارای پیش‌بینی‌های صحیح‌تر و نزدیک به واقعیت نسبت به سایر مدل‌ها است.
متن کامل [PDF 1691 kb]   (207 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: اپیدمیولوژی
دریافت: ۱۳۹۸/۱۱/۱۲ | پذیرش: ۱۳۹۸/۱۱/۱۲ | انتشار: ۱۳۹۸/۱۱/۱۲

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله تخصصی اپیدمیولوژی ایران می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2020 All Rights Reserved | Iranian Journal of Epidemiology

Designed & Developed by : Yektaweb