新模型有助于防止高血压早期

合肥研究院的研究人员的物理科学(HFIPS)中国科学院最近已经推出了新的方法来评估高血压的风险。研究结果发表在公共卫生领域前沿。

调用这个方法,基于简单的危险因素,高血压的风险评估方法是低成本,操作方便。它可以识别高危人群高血压的早期阶段,容易生活方式信息和人体测量信息。

高血压(或高血压)指的是一个常见的疾病,血液流经你的动脉压力偏高。如果高血压的高危人群可以在早期阶段,确定干预等措施积极锻炼,合理的饮食可以降低高血压的发病率。当前复杂的高血压风险评估模型的预测能力有限和可解释性差,制约他们的应用程序。

在这个研究中,建立高血压的风险评估模型,研究人员采用了单变量逻辑回归分析方法和优化的随机森林。和高血压的危险因素是由单变量逻辑回归分析。

然后优化hyperparameters随机森林分类器通过网格搜索,最后构建了一个高血压风险的预测模型。

此外,预测变量的重要性将计算的贡献曲线下面积(AUC)模型来提高可解释性,据研究人员。

研究还发现6风险因素高血压:身体质量指数、年龄、家族病史腰围,吸烟和喝酒。

该模型为“早期筛查和提供了一种简便的方法早期干预“预防和控制慢性疾病。

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