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文献精读基于随机森林的房颤预测模型6 [复制链接]

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终于腾出一点时间来看看文献,分享给大家。文章题为:AnovelatrialfibrillationpredictionmodelforChinesesubjects:anationwidecohortinvestigationofstudyparticipantswithrandomforestmodel,文章发表在Oxford旗下的EPEuropace杂志,影响因子为6.1分.

image.png摘要image.png

文章主要研究内容是开发了一个针对华人的房颤预测模型,使用的数据量达到例,按9:1分为训练集,测试集。使用了F1值,recallvalues,ROC,K-fold交叉验证等方法来评估模型的性能。

结果展示研究的人口学特征展示image.png

第一张结果,展示研究人群的基线数据。

效果评估image.png

计算了评估指标在各个数据集中的值。

与其它模型比较image.png

比较了现开发的基于RandomForest模型与其它模型的ROC比较,显然RF表现出了明显的优越性。

讨论

我个人比较喜欢看着一部分的内容。

主要创新点

[图片上传失败…(image-eff-4)]

作者说:其实在这个模型之前已经有其它针对房颤的模型了,然而其它模型都是基于西方人口队列的。而本研究是基于中国人群的模型构建,这样的模型才会更适用于中国人。

文章不足image.png

这一部分很多文章可能就是一句套话,说这个研究是一个回顾性的分析就完了,看看人家作者怎么写的。

不可避免的混杂因素,叫做cofoundingfactors

缺少生活方式等数据作为预测因子

本文是基于回顾性分析retrospectivenatureofthisstudy

本文是用于预测临床诊断的房颤,而实际上会低估房颤的发生率,因为有些仅仅有症状,或通过心电图才能发现

由于数据的保密性,没能比较对勾预测模型的性能,看哪个是最好的。

创新点同样也是缺陷,因为数据是对华人的,那应用也只能针对华人

参考文献

AnovelatrialfibrillationpredictionmodelforChinesesubjects:anationwidecohortinvestigationofstudyparticipantswithrandomforestmodel,下载地址

今天的文献解读就到这里,下期再见。

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