风险预测模型的构建与验证
风险预测模型构建
风险预测模型构建随着社会的发展和科技的进步,风险管理在各个领域中变得越来越重要。
无论是金融、保险、医疗、物流还是企业管理等,风险都是无法避免的。
因此,构建一个可靠的风险预测模型对于决策者来说至关重要。
风险预测模型是一种基于历史数据和统计分析的方法,通过对已知风险事件的分析来预测未来可能发生的风险。
它可以帮助我们识别潜在的风险因素,并制定相应的应对策略,从而减少不确定性和损失。
构建风险预测模型需要大量的数据。
这些数据可以是过去的风险事件记录、相关的经济指标、市场数据、行业报告等等。
通过对这些数据的整理和分析,可以找出其中的规律和趋势,为模型构建提供基础。
在构建风险预测模型时,需要选择合适的统计方法和模型。
常用的方法包括回归分析、时间序列分析、决策树、神经网络等。
选择合适的方法要根据具体的业务场景和数据特点来决定,以确保模型的准确性和可靠性。
在模型构建过程中,特征选择是一个关键的环节。
特征选择是指从众多的特征变量中筛选出对风险预测有重要影响的变量。
这需要结合领域知识和统计分析方法来进行,以避免过拟合和信息冗余,提高模型的预测能力。
在构建风险预测模型时,需要对模型进行验证和评估。
常用的方法包括交叉验证、ROC曲线、精确度和召回率等指标。
这些评估指标可以帮助我们判断模型的稳定性和准确性,为后续的应用提供依据。
构建好的风险预测模型需要不断地进行优化和更新。
随着时间的推移和环境的变化,原有的模型可能会失效或不再适用。
因此,需要通过不断地学习和改进,使模型能够适应新的情况和变化,保持其预测能力的有效性。
风险预测模型的构建是一个复杂而关键的过程。
它可以帮助我们在面对不确定性和风险时做出更加明智的决策,减少损失和风险。
通过合理选择数据、统计方法和模型评估指标,以及不断地优化和更新模型,我们可以构建出一个准确可靠的风险预测模型,提高决策的效果和效率。
炎症指标预测宫颈癌淋巴结转移的列线图风险模型建立与验证
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恶性肿瘤的预后具有较高的预测价值 [34],能够较好
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报道对肝细胞癌、食管癌、结直肠癌和胰腺癌等多种
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I与宫颈 癌 患 者 术 后 生 存 相 关 性 尚 未 得 到 评 估.
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I)及淋巴结转移(
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参与肿瘤微环境的形成.此外,多项研究表明,全身
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危重症患者下肢深静脉血栓风险预测模型的构建及评价
危重症患者下肢深静脉血栓风险预测模型的构建及评价陈颖秦贤%,孙乔刘梅玉曲彦%摘要:目的建立危重症患者下肢深静脉血栓风险预测模型,并评价预测效能"方法选取重症医学科患者420例,分为建模组300例和验证组120例°应用Logistic回归分析筛选下肢深静脉血栓发生的独立危险因素,建立下肢深静脉血栓风险预测模型°应用Bootstrap法进行模型内部验证,利用验证组数据对模型进行外部验证°结果Logistic回归分析显示,血浆D-二聚体、机械通气、静脉血栓史、血管升压素和糖尿病是危重症患者发生下肢深静脉血栓的独立危险因素°建模组风险预测模型的曲线下面积为0.935,验证组曲线下面积为0.925°Hosmer-Lemeshow检验结果P=0.901°结论本研究建立的列线图预测效能较好,可操作性强,有利于下肢深静脉血栓早筛查、早诊断°关键词:危重症患者;下肢深静脉血栓;危险因素;风险预测模型;列线图;预测效能中图分类号:R472文献标识码:A DOI:10.3870/j.issn.1001-4152.2021.06.035Development and evaluation of a prediction model f or lower limb deep venous thrombosis in critically iil patients Chen Ying#Q z n Xian#Sun Qiao#Liu Meiyu#Qu Yan.Nursing School#Medical College of Qingdao University#Qingdao266000,China Abstract:Objective To develop a prediction model for lower limb deep venous thrombosis(DVT)in critically iil patients and to e-valuat8th8pr8dictiv8validity.Methods A total of420critica l y i l pati8nts w8r8divid8dintotwo parts!300cas8s for mod8l d8v8lopm8ntand120cas8sforv8rification.Logisticr8gr8ssionanalysiswasp8rform8dtoid8ntifyriskfactorsandformulat8pr8dic-tion model.Bootstrap method was used for internal validation of the model,and120cases for external validation of the model.Results Logistic regression analysis showed that plasma D-dimer,mechanical ventilation,venous thromboembolism history,vasopressor use and diabetes were independent risk factors for lower limb DVT in critically iil patients.The area under ROC curve was 0.935in internal validation and0.925in external validation.Hosmer-Lemeshow test showed P=0.901.Conclusion The nomogram established in this study for prediction of lower limb DVT in critically iil patient population has good predictive performance andstrongoperability#whi>his>ondu>ivetoearlys>reeninganddiagnosis.Key words:critically iil patient;lower limb deep vein thrombosis;risk factor;risk assessment model;nomogram;predic-tivevalidity进入21世纪,血栓性疾病占全球总死亡率的25%,包括静脉和动脉血栓(1)。
金融风险预测模型的构建方法与常见问题解析
金融风险预测模型的构建方法与常见问题解析随着金融市场的飞速发展和全球化程度的提升,金融风险的预测和管理变得越来越关键。
金融风险预测模型是帮助金融机构和投资者评估和管理风险的重要工具。
本文将介绍金融风险预测模型的构建方法,并探讨一些常见问题的解析。
一、金融风险预测模型的构建方法1. 数据收集与准备构建金融风险预测模型的第一步是收集相关数据并准备好用于模型构建的数据集。
这些数据可以包括市场价格、交易量、财务数据、宏观经济指标等。
在数据收集过程中,应确保数据的质量和完整性。
2. 特征选择与工程在数据收集后,需要对数据进行特征选择与工程,以提取出对风险预测有用的特征。
特征选择是指从原始数据中选择出最具预测能力的特征,可以使用统计方法、机器学习方法或领域知识等。
特征工程则是对所选特征进行变换、组合或构建新的特征,以提高模型的预测能力。
3. 模型选择与建立在特征选择与工程完成后,需要选择合适的模型来建立金融风险预测模型。
常见的预测模型包括回归模型、时间序列模型、机器学习模型等。
选择适当的模型需要考虑数据的属性、预测目标以及预测精度等因素。
4. 模型参数优化与评估模型建立后,需要对模型进行参数优化与评估。
参数优化是通过调整模型的参数,以使模型在预测任务上达到最佳表现。
评估模型的性能可以使用交叉验证、均方误差、准确率等指标进行。
5. 模型应用与更新构建好的金融风险预测模型可以应用于实际的风险管理中。
同时,由于金融市场和环境的变化,模型需要进行定期更新和优化,以保持预测精度和效果。
二、常见问题解析1. 数据质量与完整性金融风险预测模型的准确性和稳定性很大程度上取决于数据的质量和完整性。
如果数据存在噪音、缺失值或异常值,会导致模型的预测结果产生偏差。
因此,在构建模型之前,需要对数据进行清洗和校验,避免不准确或不完整的数据对模型预测的干扰。
2. 过拟合与欠拟合在金融风险预测模型中,过拟合和欠拟合是常见的问题。
过拟合指模型在训练数据上表现得非常好,但在新的未见过的数据上表现较差。
219515967_结直肠息肉发生风险预测模型的构建和验证
结直肠息肉发生风险预测模型的构建和验证*张学云1#季大年2项平2郑松柏1&复旦大学附属华东医院消化内科1(200040)内镜中心2背景:结直肠息肉为常见下消化道疾病,研究其危险因素对于临床防治具有重要意义。
目的:构建结直肠息肉发生风险预测模型并进行验证。
方法:根据纳入和排除标准,254例于2019年1月—2021年6月在上海华东医院特需内科病房住院体检者纳入研究,根据结肠镜检查结果归入结直肠息肉组和非结直肠息肉组。
收集结直肠息肉相关危险因素,包括性别、年龄、吸烟史、饮酒史、高血压、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症、胆囊息肉/结石、脂肪肝等信息,经LASSO回归筛选后纳入多因素Logistic回归分析构建预测模型并绘制列线图。
以ROC曲线、C指数、校准曲线、决策曲线评价模型并进行内部验证。
结果:254例研究对象中结直肠息肉组116例,非结直肠息肉组138例。
经统计分析构建风险预测模型,发现性别(OR=2.11,95%CI:1.06~4.27)、年龄(OR=2.76,95%CI:1.17~6.73)、高血压(OR=3.23,95%CI:1.52~7.12)、糖尿病(OR=4.37,95%CI:1.52~14.64)、高脂血症(OR=3.20,95%CI:1.74~5.95)和脂肪肝(OR=2.21,95%CI:1.13~4.35)是结直肠息肉发生的独立危险因素。
模型具有良好的ROC曲线下面积(0.807)和C指数(0.807)。
决策曲线表明,如结直肠息肉发生阈值概率>12%,则模型具有临床意义。
随机抽取内部样本进行验证,C指数为0.793。
结论:结合性别、年龄、高血压、糖尿病、高脂血症、脂肪肝六项危险因素构建的预测模型和产生的列线图对结直肠息肉风险预测有一定参考价值。
关键词结直肠息肉;危险因素;预测模型;列线图Construction and Validation of Risk Prediction Model for Colorectal Polyps ZHANG Xueyun1,JI Danian2,XIANG Ping2,ZHENG Songbai1.1Department of Gastroenterology,2Endoscopy Center,Huadong Hospital Affiliated to Fudan University,Shanghai(200040)Correspondence to:ZHENG Songbai,Email:*******************Background:Colorectal polyp is a common lower gastrointestinal disease.Study of its risk factors is of great significance for prevention and treatment of colorectal polyps in clinical practice.Aims:To construct and verify a prediction model for risk of colorectal polyps.Methods:According to the inclusion and exclusion criteria,254subjects who were hospitalized for health examination in the Special Internal Medicine Ward of Shanghai Huadong Hospital from January2019to June2021were enrolled in the study.They were allocated into colorectal polyps group and non⁃polyp group based on the results of colonoscopy.The relevant risk factors of colorectal polyp were collected,including gender, age,cigarette smoking,alcohol drinking,hypertension,diabetes,hyperlipidemia,hyperuricemia,polyps/stones of gallbladder,fatty liver,etc.After screened by LASSO regression model,the selected factors were analyzed by multivariate Logistic regression to build the prediction model and nomogram.Furthermore,the prediction model was evaluated by ROC curve,C index,calibration curve and decision curve,and validated by internal samples.Results:Of the254subjects enrolled in the study,116cases were in colorectal polyps group and138in non⁃polyp group.The risk prediction model identified that gender(OR=2.11,95%CI:1.06⁃4.27),age(OR=2.76,95%CI:1.17⁃6.73),hypertension(OR=3.23,95%CI:1.52⁃7.12),diabetes(OR=4.37,95%CI:1.52⁃14.64),hyperlipidemia(OR=3.20,95%CI:1.74⁃5.95)and fatty liver(OR=2.21,95%CI:1.13⁃4.35)were independent risk factors for colorectal polyps.The model showed good area under the ROCcurve(0.807)and C index(0.807).The decision curve demonstrated that if the threshold probability of colorectal polyps was more than12%,the model would be of clinical significance.Internal samples were randomly selected for validation, and the C index was0.793.Conclusions:The prediction model and nomogram constructed by combination of risk factorsDOI:10.3969/j.issn.1008⁃7125.2022.05.004*基金项目:国家重点研发计划(2020YFC2009000,2020YFC2009001)#Email:********************&本文通信作者,Email:*******************including gender,age,hypertension,diabetes,hyperlipidemia and fatty liver have a substantial reference value for risk prediction of colorectal polyps.Key words Colorectal Polyps;Risk Factors;Prediction Model;Nomogram结直肠息肉是常见的下消化道疾病之一,根据病理类型主要分为非肿瘤性息肉和肿瘤性息肉,后者是结直肠癌(colorectal cancer,CRC)最主要的癌前病变[1]。
剖宫产产妇术中低体温风险预测模型的构建及应用效果研究
剖宫产产妇术中低体温风险预测模型的构建及应用效果研究一、本文概述Overview of this article随着医疗技术的不断进步和剖宫产手术的广泛应用,产妇在剖宫产手术过程中的安全问题日益受到关注。
其中,术中低体温是剖宫产手术常见的并发症之一,可能导致产妇的伤口愈合延迟、出血增多、感染风险增加以及新生儿的不良结局。
因此,对剖宫产产妇术中低体温风险进行准确预测和有效干预,对于提高手术质量和保障母婴安全具有重要意义。
With the continuous advancement of medical technology and the widespread application of cesarean section surgery, the safety issues of parturients during cesarean section surgery are increasingly receiving attention. Among them, intraoperative hypothermia is one of the common complications of cesarean section surgery, which may lead to delayed wound healing, increased bleeding, increased risk of infection, and adverse outcomes for newborns. Therefore, accurate predictionand effective intervention of intraoperative hypothermia risk in cesarean section women are of great significance for improving surgical quality and ensuring maternal and infant safety.本研究旨在构建剖宫产产妇术中低体温风险预测模型,并通过实际应用验证其预测效果。
老年病人非心脏手术全麻苏醒延迟风险预测模型的建立与验证
[收稿日期]2022-06-01 [修回日期]2023-03-24[基金项目]安徽省高校自然科学研究项目(KJ2019A1258)[作者单位]皖西卫生职业学院附属医院1.麻醉科,2.骨科,安徽六安237000[作者简介]沈 俊(1984-),男,硕士,副主任医师.[通信作者]丁少成,主任医师.E⁃mail:w153********@[文章编号]1000⁃2200(2023)06⁃0766⁃06㊃临床医学㊃老年病人非心脏手术全麻苏醒延迟风险预测模型的建立与验证沈 俊1,李德奎1,李晓明1,杨 洋1,丁少成2[摘要]目的:建立老年病人非心脏手术全身麻醉苏醒延迟的风险预测模型,并评估其预测效能㊂方法:选择全身麻醉下行非心脏手术老年病人778例,年龄≥65岁,性别不限,ASA 分级Ⅱ~Ⅲ级㊂收集病人围手术期临床资料,记录苏醒延迟发生情况㊂对有意义的计量资料进行ROC 曲线分析,并计算其最佳截断值转变为分类资料㊂所有特征变量进行多因素logistic 回归分析调查苏醒延迟的独立危险因素,构建列线图预测模型㊂使用C 指数㊁校准图和决策曲线分析来评估预测模型的识别㊁校准和临床实用性㊂内部数据验证采用自举验证计算校正的C 指数㊂结果:最终共纳入718例老年病人,66例发生苏醒延迟,发生率为9.2%㊂预测列线图中包含的预测因素包括:年龄>74岁㊁术前MMSE 评分≤25分㊁术前Fried 表型评分≥3分㊁合并慢性阻塞性肺疾病㊁术中低血压㊁术中脑电双频指数<45(P <0.01)㊂该模型显示出良好的分辨力,C 指数为0.750(95%CI :0.679~0.821),且校准良好,在内部验证中校正C 指数达到0.743㊂决策曲线分析表明,Nomogram 模型预测术后发生苏醒延迟的风险阈值为2.0%~81.5%,此时增加临床收益㊂结论:基于年龄㊁术前MMSE 评分㊁术前Fried 衰弱表型评分㊁慢性阻塞性肺疾病史㊁术中低血压㊁术中脑电双频指数构建的苏醒延迟Nomogram 图预测模型可以方便地用于老年病人非心脏手术全身麻醉苏醒延迟的风险预测,预测效能良好㊂[关键词]全身麻醉;苏醒延迟;老年;风险预测模型[中图法分类号]R 614.2 [文献标志码]A DOI :10.13898/ki.issn.1000⁃2200.2023.06.013Establishment and validation of risk prediction model for delayed emergence from general anesthesia in elderly patients undergoing non⁃cardiac surgerySHEN Jun 1,LI De⁃kui 1,LI Xiao⁃ming 1,YANG Yang 1,DING Shao⁃cheng 2(1.Department of Anesthesiology ,2.Department of Orthopedics ,Affiliated Hospitalof West Anhui Health Vocational College ,Lu′an Anhui 237000,China )[Abstract ]Objective :To establish the risk prediction models for delayed emergence in elderly patients undergoing non⁃cardiacsurgery and evaluate the predictive efficiency.Methods :A total of 778elderly patients(both sexes,age≥65years)of ASA grade Ⅱ⁃Ⅲ,who undergoing non⁃cardiac surgery under general anesthesia were enrolled.The perioperative clinical data of patients were collected and the occurrence of delayed emergence was recorded.The ROC curve analysis was carried out for meaningful measurement date,andthe best cut⁃off value was calculated to be transformed into classified data.Multivariate logistic regression analysis was performed on all characteristic variables to investigate the independent risk factors of delayed emergence,and nomogram prediction model was drew.Discrimination,calibration and clinical usefulness of the predicting model were assessed using the C⁃index,calibration plot and decision curve analysis.Internal validation was assessed using the bootstrapping validation to calculate the corrected C⁃index.Results :A total of718elderly patients were enrolled in this study,66patients developed delayed emergence,and the incidence was 9.2%.Predictors contained in the prediction nomogram included age >74years,preoperative MMSE score≤25points,preoperative Fried′s phenotypescore≥3points,complication with chronic obstructive pulmonary disease,intraoperative hypotension,intraoperative bispectral index <45(P <0.01).The model displayed the good discrimination with a C⁃index of 0.750(95%CI :0.679-0.821)and good calibration.Corrected C⁃index value of 0.743was reached in the interval validation.Decision curve analysis showed that the nomogram model predicting the risk threshold of delayed emergence was 2.0%-81.5%,which increased the clinical benefit.Conclusions :This novel nomogram incorporating age,preoperative MMSE,preoperative Fried′s phenotype score,history of chronic obstructive pulmonary disease,intraoperative hypotension and intraoperative bispectral index can be conveniently used to facilitate the delayed emergence riskprediction in elderly patients undergoing non⁃cardiac surgery,which has the good predictive efficiency. [Key words ]general anesthesia;delayed emergence;elderly; risk prediction model 苏醒是全身麻醉(全麻)的一个重要阶段,其特征是病人从无意识状态恢复觉醒和意识㊂这个复杂的过程有着不同于诱导的精确的神经生物学机制[1]㊂全麻结束后90min内病人仍然不能自主睁眼或唤醒睁眼称之为苏醒延迟(delayed emergence, DE)[2-3],尽管全麻药物可以在几分钟内代谢清除,但部分病人仍然存在DE㊂目前,我国人口老龄化趋势越加明显,老年病人接受手术逐年增多,老年病人各系统功能呈退行性变化,对全麻药物敏感性高,内环境易紊乱,导致老年病人更易发生DE,也是麻醉医生面临的严峻挑战㊂研究[4]发现,未区分年龄时DE发生率为0.5%,而老年病人非心脏手术DE发生率目前尚无真实确切数据㊂随着精确麻醉理念和快速康复理念的不断深入,提高老年病人麻醉复苏质量对于促进老年病人围术期快速康复,减少相关并发症发生具有重要意义㊂DE的影响因素较多[5],本研究通过筛选老年病人非心脏手术全麻DE的危险因素,构建DE的预测体系并对其效能进行验证,为临床预防DE提供参考,现作报道㊂1 资料与方法1.1 一般资料 本研究查阅相关研究文献,并实施预实验,结果表明100例老年病人非心脏手术发生DE9例,发生率为9%,初步纳入6项可能与DE发生相关的危险因素,每项危险因素纳入10项结局事件,计算出样本量需要667(6×10/0.09)例,假设脱落率为15%,故需要样本778例㊂本研究方案经皖西卫生职业学院附属医院伦理委员会批准,选择2021年1月至2022年3月计划接受非心脏手术的老年病人778例作为研究对象,均与病人或病人家属签署研究知情同意书㊂纳入标准:年龄≥65岁,性别不限;美国麻醉师协会分级(ASA)Ⅱ~Ⅲ级;气管插管全麻;能够配合研究㊂1.2 方法 本研究由受过专门训练的研究人员进行术前访视与数据的收集,入组病人的特征信息通过皖西卫生职业学院附属医院麦迪斯顿手术麻醉信息系统收集,包括(1)一般资料:年龄㊁性别㊁ASA分级㊁体质量指数(BMI)㊁术前MMSE量表评分㊁术前Fried表型(Fried′s phenotype,FP)衰弱评分≥3分例数(FP量表由体质量变化㊁握力㊁疲乏㊁步速㊁身体活动量5个项目组成,评分标准:0分为无衰弱,1~2分为衰弱前期,≥3分为衰弱)[6]㊁吸烟史㊁饮酒史㊁基础疾病史[高血压㊁糖尿病㊁冠心病㊁慢性阻塞性肺部疾病(COPD)]㊁术前血红蛋白㊁术前总蛋白㊁白细胞㊁总胆红素㊁谷氨酸氨基转移酶㊁肌酐㊁血糖;(2)术中资料:手术类型㊁麻醉时间㊁全凭静脉麻醉㊁舒芬太尼用量㊁输液总量㊁出血量㊁术中血压降低(术中低血压定义:收缩压低于术前基准状态20%)㊁术中血压升高(术中高血压定义:收缩压高于术前基准状态20%)㊁术中低脑电双频指数(BIS) (BIS值<45)㊁术中平均体温㊂剔除标准:(1)心肺功能严重障碍㊁脑缺血性疾病;(2)视听力障碍;(3)合并精神分裂症,抑郁症;(4)行心血管手术以及神经外科手术;(5)术后转入ICU;(6)病人麻醉单缺失本研究所需的数据㊂1.3 DE的评估 病人麻醉停止即视为复苏开始,期间麻醉医生每隔10min采用Steward评分对病人进行评估,评分结果记录于手术麻醉系统中㊂其中Steward评分总分0~6分,<4分为未苏醒,≥4分为苏醒㊂在麻醉停止后90min时Steward评分<4分,定义为DE㊂1.4 统计学方法 采用t检验㊁χ2检验或Fisher精确概率法㊁ROC曲线㊁多因素logistic回归分析㊁Nomogram模型和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)㊂2 结果2.1 老年病人非心脏手术全麻DE发生的单因素分析 本研究共对778例全身麻醉非心脏手术老年病人进行回顾性分析,其中自愿退出本研究18例,术后转入ICU12例,资料不全30例,最终纳入718例,全身麻醉后共发生66例DE,发生率为9.2%㊂DE的发生与年龄增加㊁术前MMSE评分减低㊁术前FP评分增加㊁合并COPD㊁术前血红蛋白浓度减低㊁麻醉时间延长㊁术中发生低血压㊁术中BIS值<45有关(P<0.05~P<0.01)(见表1)㊂表1 老年病人非心脏手术全麻DE发生的单因素分析(x±s)变量非DE(n=652)DE(n=66)t P 年龄/岁70±577±610.63<0.01性别 男 女36328936300.03*>0.05 ASA分级 Ⅱ Ⅲ40424840260.05*>0.05 BMI/(kg/m2)24.5±3.224.7±3.60.37>0.05术前MMSE评分/分26.2±1.824.7±1.4 6.57<0.01 FP评分≥3分602026.95*<0.01吸烟史140160.27*>0.05饮酒史222240.14*>0.05高血压99120.41*>0.05续表1变量非DE(n=652)DE(n=66)t P糖尿病456 >0.05△冠心病294 >0.05△COPD259 <0.01△术前血红蛋白/(g/L)107.2±16.198.9±13.6 4.04<0.01术前总蛋白/(g/L)59.8±6.558.6±6.8 1.11>0.05术前白细胞/(109/L) 6.4±1.5 6.7±1.6 1.20>0.05术前总胆红素/(μmol/L)13.6±3.813.8±3.50.32>0.05术前谷氨酸氨基转移酶/(U/L)23.2±6.824.1±7.30.79>0.05术前肌酐/(μmol/L)62.8±8.665.4±8.3 1.82>0.05术前血糖/(mmol/L) 5.9±1.7 6.1±1.90.71>0.05术前血钠/(mmol/L)139.8±3.3139.5±3.50.55>0.05术前血钾/(mmol/L) 4.3±0.5 4.4±0.6 1.19>0.05手术类型 腹腔镜手术298280.26*>0.05 骨科手术193210.14*>0.05 泌尿外科手术7070.00*>0.05 胸腔镜手术2020.00*>0.05麻醉时间/min140.3±27.1147.9±26.8 2.91<0.05全凭静脉麻醉15260.25*>0.05舒芬太尼用量/μg47.2±8.3 46.1±8.60.80>0.05输液量/mL1215.6±178.4 1238.7±180.90.78>0.05术中失血量/mL53.6±11.5 52.7±11.80.47>0.05术中低血压521618.50*<0.01术中高血压5980.67*>0.05术中BIS<45731711.81*<0.01术中平均体温/℃36.4±0.436.3±0.4 1.51>0.05 *示χ2值;△示Fisher精确概率法2.2 DE相关因素的ROC分析 将表1结果中差异有统计学意义的计量资料进行ROC曲线分析,计算最佳截断值㊂结果显示:年龄㊁术前MMSE评分㊁术前血红蛋白水平㊁麻醉时间的AUC分别为0.823㊁0.725㊁0.673㊁0.609;最佳截断值分别为:>74岁㊁≤25分㊁≤103.7g/L㊁>142min(见图1㊁表2)㊂2.3 DE发生风险因素的多因素logistic回归分析 将表1中有统计学意义的计数资料指标以及表2中的变量转化为二分类计数资料进行多因素logistic回归分析,采用逐步回归法,Hosmer⁃Lemeshow模型拟合度有统计学意义(χ2=1.69,P> 0.05),结果表明:年龄(>74岁)㊁术前MMSE评分(≤25分)㊁术前FP评分(≥3分)㊁合并COPD (是)㊁术中低血压(是)㊁术中BIS<45(是)是老年病人非心脏手术全麻DE发生的危险因素(P<0.01)(见表3)㊂ 表2 老年病人非心脏手术全麻DE相关变量ROC曲线分析变量AUCYouden指数最佳截断值 P95%CI敏感度/% 特异度/%年龄0.8720.507>74岁 <0.01 0.793~0.85066.784.1术前MMSE评分0.7130.356≤25分<0.010.690~0.75772.762.9术前血红蛋白0.6730.341≤103.7g/L<0.010.638~0.70874.259.8麻醉时间0.6690.227>142min<0.010.572~0.64566.756.0 表3 老年病人非心脏手术发生DE的多因素logistic回归分析因素B SE Waldχ2OR(95%CI)P 年龄(>74岁vs.≤74岁) 1.5330.37516.71 4.633(2.221~9.661)<0.01 MMSE(≤25分vs.>25分) 1.5540.43112.974.730(2.030~11.017)<0.01 FP(≥3分vs.<3分) 1.5930.34021.984.918(2.527~9.571)<0.01合并COPD(是vs.否) 1.3990.693 4.08 4.050(1.042~15.745)<0.01术前血红蛋白(≤103.7g/L vs.>103.7g/L)0.6690.4132.631.953(0.870~4.385)>0.05麻醉时间(>142min vs.≤142min)0.2720.4450.381.313(0.549~3.138)>0.05术中低血压(是vs.否) 1.6930.36821.195.435(2.644~11.174)<0.01术中BIS<45(是vs.否) 1.5710.36418.594.812(2.356~9.829)<0.01 2.4 DE的Nomogram模型构建 将年龄>74岁㊁术前MMSE评分≤25分㊁术前FP评分≥3分㊁合并COPD㊁术中低血压㊁术中BIS<45作为构建预测老年病人非心脏手术发生DE的预测因子,绘制Nomogram模型(见图2)㊂R语言结果显示C⁃index 为0.750(95%CI:0.679~0.821),内部验证显示校正C指数为0.743,说明此Nomogram模型具有中等的预测能力㊂2.5 Nomogram模型的校正与决策曲线评价 首先绘制预测老年病人非心脏手术发生DE的Nomogram模型的校准曲线(见图3),对角线虚线代表理想模型的预测,虚点线表示本研究构建的Nomogram性能,实线表示对构建的Nomogram的校正曲线,其越接近对角线虚线表示预测性能越佳㊂使用 rmda”包进行DCA 分析评估本研究构建的Nomogram 模型临床收益,结果表明Nomogram 模型预测DE 风险阈值为2.0%~81.5%,此时能为临床增加预测收益(见图4)㊂3 讨论 本队列研究结果显示:老年病人非心脏手术全身麻醉DE 发生率为9.2%,既往对老年病人非心脏手术DE 的临床研究数据很少,大多数可获得的公开材料由病例报告组成[7]㊂ZELCER 等[8]报道443例混合类型手术病人在全麻后15~90min 内无反应的发生率为9.46%,本研究结果与其相近㊂DE 临床上表现为镇静㊁缺乏主动性和对刺激缺乏足够的反应㊂其影响因素众多,大部分是可逆转的因素,很小部分可能是脑缺血缺氧性损伤或卒中等器质性疾病导致[9]㊂本研究针对影响老年病人DE 的因素进行筛查,对于有意义的计量资料进行ROC 分析,计算其AUC 和最佳截断值,并根据最佳截断值将有意义的计量资料转变为二分类计数资料,多因素logistic 回归分析结果表明,年龄>74岁㊁术前MMSE 评分≤25分㊁术前FP 评分≥3分㊁合并COPD㊁术中低血压㊁术中BIS <45是老年病人非心脏手术发生DE 的危险因素㊂为了直观地将影响DE 的因素展现出来,我们构建预测老年病人非心脏手术全麻DE 的Nomogram 模型㊂列线图在医学中被广泛用作预测预后的工具,具有用户友好的数字界面,更容易理解,帮助临床做出决策㊂本研究构建的预测DE Nomogram 模型的C 指数为0.750,队列的内部验证得出校正C 指数为0.743,显示出该模型具有良好的辨别力㊂校正曲线与决策曲线分析均证实该DE Nomogram 模型具有较好的准确性,预测DE 风险阈值为2.0%~81.5%,能够为临床预测DE 的发生提供决策支持㊂研究[10]发现随着年龄的增加大脑微血管再生机制受损,微血管血供能力降低,导致神经元供血减少,血脑屏障的完整性及功能受损可导致神经元过度氧化应激反应,导致神经退行性变㊂神经系统退行性变导致病人对全身麻醉剂㊁阿片类药物和苯二氮卓类的敏感性增加[11]㊂老年人麻醉后的脑电波与年轻人明显不同,主要以δ波为主,同时脑电爆发性抑制的发生明显增加,这同样增加了对麻醉药的敏感性[12]㊂老年人体内的分布体积㊁清除率和血浆蛋白结合的减少导致药物的游离血浆浓度增高㊂以上的因素共同导致了老龄化病人麻醉药物产生的效应更加持久而代谢相对减缓,从而导致DE 的发生增加㊂MMSE 评分是评测认知功能常用量表,既往研究表明术前认知功能降低是老年病人非心脏手术术后谵妄发生的独立危险因素[13],使用MMSE 评分来预测老年病人非心脏手术DE 发生的风险同样也是可行的[14],值得注意的是相当部分的谵妄发生在复苏室内,它可能是DE 的一种原因,主要表现为睡眠增多,表情淡漠㊁语速及动作缓慢等活动受抑表现[15],此外认知功能减退也是中枢神经系统退行性变的一种表现㊂衰弱是老龄化人口最重要的特征之一,衰弱病人的生活自理能力明显降低,同时增加术后不良事件发生率[16]㊂研究[17]发现,75岁及以上社区老年人中55.7%存在身体衰弱,40.3%合并有轻度认知障碍,故麻醉医生对 衰弱及其对围手术期的影响”的关注度越来越高,但目前术前衰弱与DE的研究较少㊂还有研究[18]发现术前身体衰弱是老年病人行非心脏手术发生术后谵妄的危险因素;黄煦晨[19]发现合并衰弱的老年病人行无痛胃肠镜检查时的苏醒时间明显延长㊂衰弱导致DE发生率增加可能与以下因素有关:(1)肌肉组织萎缩,脂肪相对增多,会使亲脂性的麻醉药物作用时间更长;(2)肾脏萎缩,麻醉药物在肾脏的排泄速度降低;(3)肺实质弹性逐渐减低,功能性肺泡表面积减少,呼吸肌功能降低,导致通气/血流灌注比例失调,拔管后低氧血症和肺不张发生风险增加[20]㊂笔者强调,迫切需要将术前虚弱评估作为接受手术的老年人的风险分层工具,以弥补常用的风险预测工具,如年龄㊁美国麻醉医师协会(ASA)分级㊁代谢当量评分(METS)等无法衡量到的麻醉风险,做到针对性地预防,改善老年病人的预后与康复㊂COPD的最主要特征是气流的不可逆受阻㊁肺泡通气量不足以及通气/血流比例失调[21],合并COPD导致DE发生率增加可能与以下因素有关:(1)肺泡通气量不足导致残留的吸入麻醉药排泄减缓;(2)麻醉机械通气后通气/血流比例进一步失衡,肺通气和肺换气受限,进一步损害COPD病人的气体交换,导致高碳酸血症进而影响麻醉复苏[22]㊂术中低血压在老年病人非心脏手术期间较为常见,研究[23]表明,术中低血压可能导致术后30d内重要器官缺血和术后死亡率增加㊂术中低血压可导致脑缺血缺氧,即使一过性的缺氧也可能造成脑组织不可逆性的水肿和坏死,这种改变在老年人中更加明显㊂此外老年人的脑血管自动调节能力受损,对低血压的代偿作用减弱,导致脑低灌注,使大脑功能恶化,这种影响主要表现为术后认知功能改变以及脑卒中的发生[24],这些改变也会导致病人的苏醒时间延长,是否能够通过预防术中低血压的发生减少老年病人术后DE的发生值得进一步研究㊂BIS能够较好地反映大脑皮层的功能状态,减少全麻药用量,研究[25]发现使用BIS进行监测,能够缩短病人拔管时间㊁睁眼时间以及定向力恢复时间㊂亦有研究[26]发现,老年病人胃肠道手术术中维持较低的BIS(40~49)导致术后意识恢复时间明显延长㊂临床上将BIS值<45作为深麻醉状态的标准[27],术中BIS值<45导致DE发生可能与深麻醉状态下脑电爆发性抑制增加,脑灌注减少对麻醉药物敏感性增加有关[12,28]㊂针对本研究发现的影响老年病人非心脏术的危险因素,我们应该做到有的放矢,有针对性地干预,积极制定术前㊁术中㊁术后各项有力措施㊂DE的发生是多种因素导致的,也可能是其他术后不良转归的结果,当出现DE时应该维持病人血流动力学㊁内环境稳定,积极纠正可逆因素,减少并发症发生㊂但本研究具有一定的局限性:(1)既往鲜见针对老年病人的DE研究,DE的发生率无法参考;(2)预测模型为单中心研究,DE的发生率以及预测模型的准确性有待多中心研究验证;(3)影响DE的因素可能纳入不全,可能遗漏一部分有意义因素(如苏醒时的体温保护㊁术后疼痛控制㊁神经阻滞的应用㊁术中输血等)㊂[参考文献][1] 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金融风控中的风险预测模型建立与验证
金融风控中的风险预测模型建立与验证随着金融行业的发展和创新,金融风险管理日益成为各金融机构不容忽视的重要工作。
风险预测模型作为金融风控的核心工具,具有重要的作用。
本文将探讨金融风控中的风险预测模型建立与验证。
1. 风险预测模型建立风险预测模型是帮助金融机构识别、测定和管理风险的工具。
建立有效的风险预测模型需要以下几个步骤:1.1 数据收集在建立风险预测模型时,首先需要收集相关数据。
这些数据可以包括客户的个人信息、历史交易记录、借贷数据等。
数据的质量和完整性对模型建立的影响非常大,因此需要确保数据的准确性和完整性。
1.2 特征工程在收集了数据之后,需要对数据进行处理和转换,以便于模型的训练和预测。
这个过程被称为特征工程。
特征工程可以包括特征选择、特征变换、特征衍生等。
通过对数据进行特征工程,可以提取出与风险相关的特征,为模型建立提供更有效的信息。
1.3 模型选择在建立风险预测模型时,需要选择适合的机器学习算法。
常用的金融风险预测模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
选择合适的模型可以提高预测的准确性和稳定性。
1.4 模型训练在选择了合适的模型后,需要使用历史数据对模型进行训练。
训练数据应包含已知的风险和非风险样本。
通过训练数据,模型通过学习数据的规律和模式,使得在未知数据上能够准确预测风险。
2. 风险预测模型验证建立风险预测模型后,需要对模型进行验证,以确保模型的准确性和可靠性。
2.1 数据集划分在模型验证过程中,需要将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数调优,而测试集用于模型的验证和评估。
划分数据集的比例应根据具体情况进行合理的设定。
2.2 模型评估在验证模型时,可以使用一系列指标来评估模型的性能。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1分数等。
这些指标可以帮助我们判断模型的预测效果,并对模型进行调整和改进。
2.3 交叉验证交叉验证是一种常用的模型验证方法,可以更准确地评估模型的性能。
报告中的预测模型构建与效果验证
报告中的预测模型构建与效果验证一、预测模型构建的基本原理预测模型的构建是指通过对已有数据的分析和处理,建立一个能够预测未来情况的数学模型。
它是通过对现象、数据的研究和分析,从中提取有效的信息,然后建立数学模型进行预测。
预测模型的构建可以采用多种方法和技术,在此我们以常用的回归分析为例进行说明。
回归分析是一种统计学方法,通过研究不同变量之间的关系,准确地描述和预测变量之间的相互作用关系。
在回归分析中,我们首先需要确定一个因变量,即需要进行预测的目标变量,然后选择一些可能会影响这个因变量的自变量,通过建立一个数学方程来描述它们之间的关系。
在建立预测模型时,我们需要注意以下几个问题:1. 数据的准备和整理:为了确保建立的预测模型的准确性和可靠性,我们需要对收集到的数据进行准备和整理。
这包括去除异常值、缺失值的处理以及特征选择等。
2. 特征工程的设计:特征工程是指通过对原始数据进行处理和转换,创造出更有价值的特征变量,以提高预测模型的效果。
在设计特征工程时,我们可以采用多种技术和方法,如多项式特征、离散化、独热编码等。
3. 模型的选择和建立:模型的选择是指根据问题的特性和研究的目标,选择适合的预测模型。
常见的预测模型包括线性回归、决策树、支持向量机等。
在建立模型时,我们需要选择合适的参数和超参数,并利用训练数据对模型进行训练。
二、预测模型的效果验证指标预测模型的效果验证是指通过对已有数据进行测试,评估模型的预测效果。
在进行效果验证时,我们需要选取适当的评估指标来衡量模型的准确性和可靠性。
下面介绍几种常用的评估指标:1. 均方误差(MSE):均方误差是指预测值与真实值之间差的平方的均值,可以衡量模型的预测精度。
MSE的值越小表示模型的预测效果越好。
2. 均方根误差(RMSE):均方根误差是均方误差的平方根,用于衡量模型与实际数据之间的偏差。
RMSE的值越小表示模型预测的准确性越高。
3. R2值:R2值也称为决定系数,表示模型对观测数据的拟合程度。
贷款风险预测模型的建立方法与案例分析
贷款风险预测模型的建立方法与案例分析近些年来,贷款业务的需求逐渐上升,而贷款风险的出现也是不可避免的。
因此,建立一种预测贷款风险的模型就成了极其必要的事情。
本文将介绍一种贷款风险预测模型的建立方法,并通过案例分析,验证其可行性。
一、数据采集及处理首先要做的便是数据采集,这些数据可以是贷款申请人的一些基本信息,或者是银行当地的经济数据等。
在收集到数据后,接下来的任务就是对数据进行处理。
数据处理包括数据预处理和特征工程。
数据预处理主要涉及数据清洗、缺失值处理和异常值处理等。
而特征工程则是将原本的数据进行一些变换,使得训练模型时可以更好地拟合。
特征工程的处理包括数据标准化、特征选择和特征组合等。
二、模型的选择在确定数据处理的方向后,接下来就是要选择对数据进行分析的模型了。
常见的模型有决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
这些模型各有优缺点,根据数据的特征选择适合的模型进行建模。
三、模型的建立及调优在选择好模型后,接下来就是建模及调优。
一般的方法是将数据集分为训练集和测试集,利用训练集进行模型训练,然后用测试集验证模型准确度。
当模型准确度达到一定的阈值后,就可以将这个模型应用到真实数据当中了。
模型的调优就是在模型训练过程中,通过调整模型参数来提高模型准确度和鲁棒性。
调优的过程需要不断进行实验,试错,寻找最优模型的参数配置。
四、案例分析为了更好地阐述贷款风险预测模型,本文以某银行为例详述。
该银行有一些存量的贷款数据,我们可以利用这些数据来建立模型,对新贷款进行风险预测。
首先,我们收集了该银行的客户购房和汽车的信息,客户的收入及征信信息等。
然后对数据进行数据预处理和特征工程,调整完善后,我们选择基于决策树的贷款风险预测模型。
之后,我们利用训练集数据进行模型训练和调优,最终在测试集上得到了约87%的预测准确度。
在该预测模型中,关键特征包括客户收入、征信记录、借款用途、借款额度、贷款种类等。
五、结论贷款风险预测模型的建立可以有效预测贷款风险的出现,为银行提供贷款风险控制和管理的参考。
金融风险预警模型构建与优化
金融风险预警模型构建与优化随着金融市场的不断发展和金融风险的日益复杂化,构建有效的金融风险预警模型成为各金融机构和监管部门的重要任务之一。
这些预警模型可以帮助金融机构及时识别和预测风险事件,采取相应的措施以降低金融风险。
一、金融风险预警模型的构建步骤1. 数据收集和整理构建金融风险预警模型的第一步是收集和整理相关数据。
这些数据可以包括宏观经济数据、市场数据、行业数据以及公司财务数据等。
通过收集大量的历史数据,可以为模型提供充足的样本,以便进行分析和建模。
2. 特征选择和变量构建在数据收集和整理完成后,下一步是进行特征选择和变量构建。
特征选择是选择对于模型预测和风险识别重要的特征变量,而变量构建是将原始数据转化为适合建模的变量形式。
在这一步骤中,可以利用统计方法、机器学习等技术对数据进行分析和处理。
3. 模型选择和建立在特征选择和变量构建之后,需要选择合适的模型来建立金融风险预警模型。
常用的模型包括回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。
选择合适的模型需要考虑到预测的准确性、模型的可解释性以及计算效率等方面。
4. 模型训练和验证当模型建立完成后,需要将模型进行训练和验证。
训练模型是利用历史数据来使模型能够学习规律和模式,而验证模型则用来评估模型的性能和预测能力。
在模型训练和验证过程中,可以采用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。
5. 模型优化和改进根据模型训练和验证的结果,需要对模型进行优化和改进。
这可以包括调参、改变特征选择方法、尝试不同的模型等。
通过不断地优化和改进,可以使模型的预测能力更加准确和稳定。
二、金融风险预警模型的优化策略1. 数据质量和数据更新金融风险预警模型的准确性和稳定性受到数据质量的影响。
因此,需要对数据进行质量检查和清洗,确保数据的准确性和完整性。
另外,随着时间的推移,市场和经济环境也会发生变化,因此需要对模型进行定期更新,以适应新的市场条件。
2. 考虑非线性关系在建立金融风险预警模型时,通常会假设变量之间的关系是线性的。
风险预警模型的构建
风险预警模型的构建一、引言随着经济的发展和全球化的进程,企业面临的风险越来越多、越来越复杂。
因此,建立一个有效的风险预警模型成为企业管理者必须要面对的问题。
本文将从风险预警模型构建的角度出发,详细介绍如何构建一个可行性高、准确性高的风险预警模型。
二、风险预警模型构建流程1. 数据收集在构建风险预警模型之前,首先需要进行数据收集。
数据来源可以包括但不限于:企业内部数据、行业数据、市场数据等。
此外,还可以通过问卷调查、专家访谈等方式获取相关信息。
2. 数据处理在数据收集完成后,需要对数据进行处理。
主要包括以下几个方面:(1)数据清洗:将不合理或者错误的数据进行清除或者修正。
(2)特征选择:根据实际情况,选择与目标变量相关性较高的特征变量。
(3)特征缩放:对特征变量进行缩放处理,使得各个变量之间具有相同或者相近的尺度。
(4)样本划分:将原始数据划分为训练集和测试集,训练集用于模型训练,测试集用于模型评估。
3. 模型选择根据预测目标的不同,可以选择不同的风险预警模型。
常见的模型包括但不限于:逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
在选择模型时需要考虑到模型的准确性、可解释性、运行时间等因素。
4. 模型训练在确定好模型后,需要对模型进行训练。
训练过程中需要设置合适的超参数,并使用交叉验证等方法进行调参。
此外,在训练过程中还需要注意过拟合和欠拟合问题。
5. 模型评估在完成模型训练后,需要对模型进行评估。
常见的评估指标包括但不限于:准确率、召回率、F1值等。
此外,还可以使用ROC曲线和AUC值来评估分类器的性能。
6. 模型应用在完成模型评估后,可以将训练好的风险预警模型应用到实际场景中进行预测。
此时需要注意数据预处理和特征缩放等步骤。
三、常见风险预警模型介绍1. 逻辑回归逻辑回归是一种二分类模型,用于预测离散的输出变量。
其主要思想是利用线性回归模型对样本进行分类。
逻辑回归的优点在于计算速度快、可解释性强,但其缺点在于容易受到异常值的影响。
企业风险管理模型的优化与验证
企业风险管理模型的优化与验证概述企业风险管理对于现代企业的可持续发展至关重要。
为了更好地管理风险,企业需要建立科学有效的风险管理模型。
本文旨在探讨企业风险管理模型的优化与验证方法,以提升企业风险管理的效果与可靠性。
一、风险管理模型的建立在优化和验证风险管理模型之前,我们首先需要搭建一个初始模型。
这个模型应该能够对企业的风险进行较为准确的识别和评估。
以下是建立一个风险管理模型所需要的步骤:1.1 风险识别:从内部和外部环境中,全面识别潜在的风险因素。
可以通过调研、数据分析和专家意见等方式进行。
1.2 风险评估:对已经识别的风险进行评估,确定其发生的可能性和影响程度。
常用的方法包括定性评估和定量评估。
1.3 风险排序:根据风险的重要性和紧急程度,对风险进行排序,以确定应对的优先级。
1.4 风险应对策略:制定相应的风险应对策略,包括风险规避、风险转移、风险减少和风险应急等。
二、风险管理模型的优化优化风险管理模型旨在提高其预测准确性和决策效果。
以下是一些常用的优化方法:2.1 数据驱动:通过收集更多的实际风险数据,并进行分析和建模,从而提高模型的准确性。
可以利用机器学习和数据挖掘等技术进行数据分析。
2.2 定期评估:定期对风险进行重新评估,及时更新风险管理模型。
企业内部应建立专门的团队或聘请专业机构,以确保评估的准确性和及时性。
2.3 灵活应变:根据企业内外环境的变化,灵活调整风险管理模型。
不断学习和积累经验,及时修正和改进模型,以适应不断变化的风险态势。
三、风险管理模型的验证风险管理模型的验证是为了确保模型的有效性和可靠性。
以下是一些常用的验证方法:3.1 历史数据对比:将模型对过去发生的事件的预测结果与真实情况进行对比。
如果模型对历史数据的预测较为准确,说明其具备一定的预测能力。
3.2 市场测试:在实际市场条件下,利用模型进行风险管理,观察其效果和影响。
可以通过模拟交易、实操演练等方式进行市场测试。
金融风控系统中的风险预测模型建立方法
金融风控系统中的风险预测模型建立方法金融风控系统是一个重要的工具,用于评估和管理金融交易中的风险。
风险预测模型作为金融风控系统的核心组成部分,能够帮助金融机构准确地估计潜在风险,并采取适当的措施来降低风险。
本文将探讨金融风控系统中风险预测模型的建立方法。
一、数据收集与准备风险预测模型的建立首先需要大量的数据作为基础。
金融机构应收集和整理相关的交易和客户数据,并对其进行清洗、统一化和预处理。
清洗数据包括处理缺失数据、异常值和重复数据等。
统一化数据是指将不同来源、格式和单位的数据进行整合和转换,使其能够适配模型建立的需求。
预处理数据包括特征工程、降维等技术手段的应用,将原始数据转化为可供模型使用的特征。
二、模型选择与建立在金融风控系统中,常用的风险预测模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机、人工神经网络等。
选择合适的模型需要根据具体情况来定。
一般来说,逻辑回归适用于二分类问题,决策树适用于可解释性较强的问题,支持向量机适用于高维数据和非线性问题,人工神经网络适用于复杂的模式识别问题。
模型的建立过程包括特征选择、模型训练和模型评估等步骤。
在特征选择阶段,可以使用统计方法、机器学习算法或领域专家知识来确定最相关的特征。
模型训练阶段,将已准备好的数据集分为训练集和测试集,通过训练集来训练模型,并使用测试集来验证模型的性能。
模型评估阶段,可以使用指标如准确率、精确率、召回率、F1值等来评估模型的性能。
三、模型验证与调优模型的验证是确保模型的稳定性和可靠性的关键步骤,常见的验证方法包括交叉验证和留一验证。
交叉验证将数据集分为若干个子集,其中一个子集作为测试集,其余子集作为训练集,反复进行模型训练和测试。
留一验证是交叉验证的一种特殊情况,其中训练集包括除了一个样本外的全部样本,而该样本作为测试集。
模型调优的目标是提高模型的性能和泛化能力。
调优方法包括调整模型参数、优化算法和增加训练数据等。
调整模型参数可以通过网格搜索、贝叶斯优化等方法来实现。
暴雨型洪涝风险分级评估模型构建与验证
暴雨型洪涝风险分级评估模型构建与验证摘要:洪涝灾害是全球范围内最常见的自然灾害之一,对人类社会造成了巨大的经济和人员伤亡损失。
在应对洪涝灾害的过程中,准确评估洪涝风险分级至关重要。
本文基于暴雨型洪涝灾害的特点,构建了一种综合评估模型,并对其进行了验证,以期提供科学可靠的洪涝风险评估方法。
1. 引言洪涝灾害是由于暴雨天气引起的,经常给城市和农村带来严重的经济和人员伤亡损失。
因此,研究如何准确评估洪涝风险分级具有重要的实际意义。
本研究的目的是构建一种适用于暴雨型洪涝灾害的综合评估模型,并对其进行验证。
2. 数据采集和处理为了构建洪涝风险分级评估模型,我们首先收集了大量的洪涝灾害数据和相关信息。
这些数据包括暴雨降水量、地质条件、土地利用类型等。
我们对这些数据进行预处理和分析,根据需要进行数据的清洗和筛选,以确保数据的准确性和可靠性。
3. 模型构建基于数据的分析和研究,我们构建了一个综合的洪涝风险分级评估模型。
该模型包括以下几个主要的评估指标:暴雨强度、降雨持续时间、地形条件、水文条件、土地利用类型等。
我们根据这些指标,建立了对应的数学模型,并进行了参数的设定和优化。
4. 模型验证为了验证所构建的洪涝风险分级评估模型的准确性和可靠性,我们选择了若干个洪涝灾害发生地作为实例进行验证。
我们根据实际的洪涝灾害数据和相关信息,对所构建的模型进行了评估和验证。
通过与实际情况的对比,我们发现所构建的模型具有较好的准确性和预测能力。
5. 结果分析与讨论通过对所构建的洪涝风险分级评估模型的验证,我们得到了一系列科学可靠的结果。
这些结果可以帮助政府和决策者制定合理的灾害防治策略和措施。
同时,我们还发现在评估洪涝风险分级时,考虑多个因素和指标能够提高评估的准确性和全面性。
6. 结论本研究在暴雨型洪涝灾害背景下,构建了一种综合评估模型,并对其进行了验证。
所构建的模型具有较好的准确性和可靠性,能够为洪涝风险分级评估提供科学可靠的方法和依据。
基于数据挖掘的疾病风险预测模型构建
基于数据挖掘的疾病风险预测模型构建数据挖掘技术是一种能够从大规模数据中提取出有价值信息的方法,它能够帮助我们了解数据之间的关系和模式,从而为我们提供决策依据和预测结果。
在医疗领域中,数据挖掘技术也被广泛应用,其中一项重要的研究方向就是基于数据挖掘的疾病风险预测模型构建。
疾病风险预测模型是通过分析和挖掘大量的临床数据,预测个体在未来是否会患某种疾病的模型。
这种模型对于医疗工作者和相关决策者来说具有重要的意义,因为它可以帮助他们进行早期干预和采取相应的措施,从而降低疾病的风险和提高治疗效果。
构建基于数据挖掘的疾病风险预测模型需要经历以下几个主要步骤:首先,我们需要收集大量的相关数据。
这些数据可以来自于临床数据库、医院的电子病历系统、实验室检查报告、生物样本等多个渠道。
通过收集这些数据,我们可以获取到患者的基本信息、疾病相关的临床特征以及其他可能影响预测结果的因素。
接下来,我们需要对收集到的数据进行预处理和清洗。
这是一个非常关键的步骤,因为数据中常常存在着缺失值、异常值、噪声等问题,这些问题会严重影响模型的性能和预测结果的准确性。
经过数据清洗之后,我们可以得到一份高质量的数据集,为后续的建模工作做好准备。
然后,我们需要选择适用的数据挖掘算法来构建疾病风险预测模型。
常用的数据挖掘算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
我们可以根据具体的需求和数据特点选择合适的算法,甚至可以采用集成学习的方法,结合多个算法来提高预测性能。
在选择算法之后,我们需要进行特征选择和特征工程。
特征选择是指从收集到的特征中选择出对于预测模型最为重要和相关的特征,以提高模型的预测性能和解释性。
特征工程则是对原始特征进行变换、组合和生成新的特征,以更好地表达数据中的信息和关系。
这两个步骤都需要根据实际情况和领域知识来进行,并与模型的训练和评估过程相结合。
最后,我们需要对构建好的疾病风险预测模型进行评估和验证。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等,我们可以使用交叉验证、留一验证等方法来进行模型的评估。
神经外科ICU患者谵妄风险预测模型的构建与验证
2021年2月第28卷第4期护理学报Journal of Nursing"China#February, 2021Vol.28No.4【研究生园地】神经外科ICU患者'妄风险预测模型的构建与验证陈俊杉,范杰梅,余金甜,张爱琴(南京大学医学院附属金陵医院东部战区总医院,江苏南京210002)[摘要]目的构建并验证神经外科ICU患者Q妄风险预测模型,探讨其在神经外科ICU患者Q妄风险预测中的应用价值%方法选取2018年11月一2019年5月入住南京市某三级甲等医院神经外科ICU的665例患者作为建模组,将Q妄组"!=229)和非Q妄组(!=436)各项危险因素进行对比,采用Logistic回归构建模型,应用受试者操作特征曲线下面积检验模型区分度,利用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型校准度%于2019年6—9月选取285例神经外科ICU患者对模型进行验证。
结果最终进入模型的预测因子为性另[|(0#=2.075)、年龄(0$=1.047)、C反应蛋白浓度(0$=3.551)、身体约束(0$=1.011)、使用镇静药物(0$=9.768)、使用利尿或脱水类药物(0$=3.123)和格拉斯哥昏迷评分(0$=0.616)%Hosmer-Lemeshow拟合优度检验&=0.398,受试者操作特征曲线下面积为0.919,约登指数为0.705,灵敏度为0.847,特异度为0.858%模型验证结果:灵敏度65.5!、特异度96.5%、预测准确率87.4%%结论本模型在预测神经外科ICU患者Q妄发生风险中具有较好的效能,可为医护人员早期采取预防性管理%[关键词]神经外科;重症监护;Q妄;预测模型[中图分类号]R473.74[文献标识码]A[DOI]10.16460/j.issn1008-9969.2021.04.001Development and Validation of Delirium Prediction Model for Neurosurgical ICU PatientsCHEN Jun-shan,FAN Jie-mei,YU Jin-tian,ZHANG Ai-qin(Jinling Hospital Affiliated to Medical School of Nanjing University;General Hospital of Eastern Theater Command,Nanjing210002,China)Abstract:Objective To develop and validate a delirium prediction model for neurosurgical ICU patients and determine its clinical value.Methods A total of665neurosurgical ICU patients in a tertiary grade-A Hospital in Nanjing were recruited from November 2018to May2019.Data of delirious patients(229cases)were compared with those of non-delirious patients(436cases)to identify the predictors of neurosurgical ICU delirium,and the logistic regression was used to develop the model.The discrimination of the model was measured using the area under the receiver operating characteristic curve(AUROC).Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test was used to evaluate the calibration ability of the model.A total of285patients in neurosurgical ICU from June2019to September2019were involved to validate the developed model.Results Seven independent predictors of neurosurgical ICU delirium were identified,including gender("$=2.075),age("$=1.047),C-reactive protein concentration("$=3.551),use of physical restriction("$=1.011),use of sedatives("$=9.768),use of diuretic or dehydrating drugs("$=3.123),and Glasgow Coma Scale ("$=0.616).Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test showed that the consistency between the predicted delirium occurrence probability and the actual delirium occurrence probability was good(&=0.398).The AUROC of the model was0.919,and the Youden+s index 0.705,with sensitivity and specificity of0.847and0.858,respectively.For model validation,the sensitivity and specificity was65.5% and96.5%,respectively,and the predictive accuracy of the model87.4%.ConClusion The developed model has good predictive power in predicting the risk of delirium in neurosurgical ICU,and provides reference for health care providers to prevent delirium at an early stage.Key words:neurosurgical;ICU;delirium;prediction modelQ妄为的一组合,属于神障碍,、睡眠-和的、情感⑴。
糖尿病酮症酸中毒病人短期死亡风险预测模型的构建与验证
糖尿病酮症酸中毒病人短期死亡风险预测模型的构建与验证李倩,曾娟,张蒙蒙*无锡市第二人民医院,江苏214000C o n s t r u c t i o na n d v a l i d a t i o n o f a s h o r t-t e r m m o r t a l i t y r i s k p r e d i c t i o nm o d e l f o r p a t i e n t sw i t h d i a b e t i c k e t o a c i d o s i sL I Q i a n,Z E N GJ u a n,Z H A N G M e n g m e n gW u x iN o.2P e o p l e'sH o s p i t a l,J i a n g s u214000C h i n aC o r r e s p o n d i n g A u t h o r Z H A N G M e n g m e n g,E-m a i l:m v l i n_h a p p y@163.c o mK e y w o r d s d i a b e t e s;k e t o a c i d o s i s;s h o r t-t e r m m o r t a l i t y;r i s k p r e d i c t i o nm o d e l;n u r s i n g摘要目的:分析糖尿病酮症酸中毒(D K A)病人短期死亡的危险因素,构建并验证风险预测模型㊂方法:采用便利抽样法抽取2021年4月 2022年11月本院收治的360例D K A病人为研究对象,将病人分为建模组(n=252)与验证组(n=108),收集病人临床资料,进行单因素㊁多因素分析,明确病人短期死亡的独立危险因素,建立列线图模型,并应用受试者工作特征(R O C)曲线㊁校正曲线对预测模型的准确性㊁有效性予以验证㊂结果:以年龄ȡ50岁㊁吸烟㊁空腹血糖值>9.0mm o l/L㊁不运动㊁收缩压<90mmH g且舒张压< 60mmH g进行风险预测模型构建,模型的R O C曲线下面积为0.789,95%C I(0.758,0.843),约登指数为0.512,灵敏度为0.579,特异度为0.923,阳性预测值为91.14%,阴性预测值为63.07%;验证模型的R O C曲线下面积为0.759,95%C I(0.684,0.858),约登指数为0.505,灵敏度为0.598,特异度为0.895,阳性预测值为85.75%,阴性预测值为66.42%㊂结论:构建的D K A病人短期死亡的风险预测模型可为临床工作人员提供参考,以便及时采取预防措施㊂关键词糖尿病;酮症酸中毒;短期死亡;风险预测模型;护理d o i:10.12102/j.i s s n.2095-8668.2024.09.018糖尿病酮症酸中毒(d i a b e t i ck e t o a c i d o s i s,D K A)是糖尿病病人常见的一种并发症,对病人的健康产生极大威胁[1]㊂D K A病人临床表现为胰岛素严重缺乏㊁高血糖㊁酸中毒㊁酮体阳性等[2]㊂机体胰岛素水平降低后,激素敏感性脂肪酶得以激活,三酰甘油在此作用下逐渐转化为游离脂肪酸,继而在肝脏内被氧化为酮体,促进高血糖㊁胰岛素抵抗及酮血症的发展[3]㊂在长期高血糖状态下,病人出现渗透性利尿㊁呕吐,体液丧失,导致血容量不足㊁电解质紊乱及酸碱失衡㊂近年来, D K A的致死率呈明显上升态势[4]㊂糖尿病病人接受胰岛素治疗后,D K A发生率及死亡率均得到一定程度的控制,但仍为糖尿病病人短期死亡的危险因素[5]㊂本研究以糖尿病病人的临床资料为基础,参考相关文献及临床经验,构建D K A病人短期(发生酮症酸中毒后72h)死亡风险预测模型,并为后续的临床工作提供参考依据,现报道如下㊂1资料与方法1.1一般资料作者简介李倩,主管护师,本科*通讯作者张蒙蒙,E-m a i l:m v l i n_h a p p y@163.c o m引用信息李倩,曾娟,张蒙蒙.糖尿病酮症酸中毒病人短期死亡风险预测模型的构建与验证[J].循证护理,2024,10(9): 1629-1633.采用便利抽样法抽取2021年4月 2022年11月本院收治的360例D K A病人为研究对象,按入院先后顺序将病人分为建模组(n=252)与验证组(n= 108)㊂纳入标准:年龄18~80岁;空腹血糖> 7.0mm o l/L,确诊为糖尿病;尿糖㊁尿酮体均呈阳性;配合度良好㊂排除标准:妊娠期糖尿病;继发性糖尿病;肝肾功能不全;合并自身免疫性疾病㊂本研究经医院伦理委员会批准(伦理批号为2021B N11145)㊂1.2诊断标准及有关定义糖尿病诊断标准:以美国糖尿病学会发布的诊断标准[6]为参考依据,采集病人的空腹静脉血2m L㊁随机静脉血2m L,空腹血糖>7.0mm o l/L,随机血糖ȡ11.1mm o l/L,即诊断为糖尿病㊂高血压诊断标准:以‘中国高血压防治指南(2018修订版)“[7]发布的诊断标准为参考依据,收缩压(s y s t o l i cb l o o d p r e s s u r e, S B P)ȡ140mmH g和(或)舒张压(d i a s t o l i cb l o o d p r e s s u r e,D B P)ȡ90mmH g,即诊断为高血压㊂B M I 分级:以世界卫生组织(W o r l d H e a l t h O r g a n i z a t i o n, WHO)标准[8]为参考依据,B M I<18.5k g/m2为低体重,18.5~<25.0k g/m2为正常,25.0~<30.0k g/m2为超重,ȡ30.0k g/m2为肥胖㊂吸烟情况:持续吸烟,每天1支以上为吸烟;既往有吸烟史,但未吸烟距今3个月以上,为戒烟;从未吸烟为不吸烟㊂运动情况:每天1次主动运动,且持续10m i n以上为有运动;7d内运动3次以内,且每次持续10m i n以上为偶尔运动;从未运动为不运动㊂饮酒情况:每日饮酒次数ȡ1次为饮酒;7d内饮酒次数ɤ2次为偶尔饮酒;从未饮酒为不饮酒㊂1.3资料收集方法收集病人入院时的资料,包括性别㊁年龄㊁糖尿病确诊年份㊁建档时空腹血糖值㊁高血压家族史㊁糖尿病家族史㊁吸烟㊁运动等情况;收集病人每次随访的信息,包括身高㊁体重㊁体质指数(b o d y m a s s i n d e x,B M I)㊁血压㊁饮酒等情况㊂本研究采用纸质问卷收集资料㊂参与研究的医师㊁护士均接受科室的统一培训㊂问卷由病人自行填写,若病人无法自行填写,则由责任护士口述问卷内容,协助病人填写,口述时应避免对病人的诱导㊂问卷均为当场发放,当场回收,回收后由研究者及时核对,以确认问卷的可用性㊂建模组病人发放问卷255份,回收有效问卷252份,有效回收率为98.82%;验证组病人发放108份问卷,回收有效问卷107份,有效回收率为99.07%㊂1.4统计学方法采用S P S S22.0及R s t u d i o1.4.1103统计软件进行数据处理,定性资料以例数㊁百分比(%)描述,组间比较采用χ2检验;符合正态分布的定量资料以均数ʃ标准差(xʃs)描述,组间比较采用独立样本t检验㊁方差分析;偏态分布的定量资料以中位数㊁四分位数[M(P25,P75)]表示,组间比较采用秩和检验;多因素分析采用二元L o g i s t i c回归分析;以R s t u d i o构建风险预测模型,绘制列线图可视化评估风险,P<0.05为差异有统计学意义㊂2结果2.1病人一般情况建模组病人共252例,其中男128例,女124例;年龄18~<30岁45例,30~60岁103例,>60岁104例;糖尿病确诊<3年83例,3~6年84例,>6年85例;建档时空腹血糖7.0~<9.0mm o l/L93例,9.0~ 13.0mm o l/L132例,>13.0mm o l/L27例;有高血压家族史129例,无高血压家族史123例;有糖尿病家族史116例,无糖尿病家族史136例;吸烟92例,戒烟69例,不吸烟91例;有运动51例,偶尔运动87例,不运动114例;身高<160c m131例,ȡ160c m121例;B M I正常88例,超重81例,肥胖83例;S B P<90mmH g且D B P<60mmH g72例,S B P90~140mmH g且D B P 60~90mmH g102例,S B P>140mmH g且D B P> 90mmH g78例;饮酒87例,偶尔饮酒117例,不饮酒48例㊂2.2病人短期死亡情况对比以是否出现短期死亡为分组依据,将建模组病人分为短期死亡组(n=81)与生存组(n=171),短期死亡发生率为32.14%㊂不同性别㊁糖尿病确诊年份㊁高血压家族史㊁糖尿病家族史㊁身高㊁体重㊁B M I水平病人短期死亡发生情况差异无统计学意义,(P>0.05)㊂不同年龄㊁建档时空腹血糖值㊁吸烟㊁运动㊁血压水平㊁饮酒情况的D K A病人短期死亡发生情况比较差异有统计学意义(P<0.05),见表1㊂表1短期死亡组病人与生存组病人临床情况比较单位:例项目死亡组(n=81)生存组(n=171)χ2值P 性别男41870.0010.969女4084年龄18~<30岁04530~60岁168752.185<0.001 >60岁6539糖尿病确诊时间 <3年27563~6年28560.0180.894 >6年2659建档时空腹血糖7.0~<9.0mm o l/L0939.0~13.0mm o l/L607241.823<0.001 >13.0mm o l/L216高血压家族史有42870.0210.885无3984糖尿病家族史有40760.5400.463无4195(续表)项目死亡组(n=81)生存组(n=171)χ2值P 吸烟吸烟5240戒烟135627.720<0.001不吸烟1675运动有运动1536偶尔运动246310.456<0.001不运动4272身高 <160c m43880.0580.810 ȡ160c m3883B M I正常2959超重25560.0410.839肥胖2756血压 S B P<90mmH g且D B P<60mmH g4824S B P90~140mmH g且D B P60~90mmH g218134.079<0.001 S B P>140mmH g且D B P>90mmH g1266饮酒饮酒4245偶尔饮酒219618.743<0.001不饮酒18302.3 D K A病人短期死亡影响因素L o g i s t i c回归分析以是否发生短期死亡(否=0,是=1)为因变量,以单因素分析结果中具有统计学意义的因素(P<0.05)作为自变量进行L o g i s t i c分析,变量赋值见表2㊂L o g i s t i c分析结果显示,年龄ȡ60岁㊁吸烟㊁S B P< 90m m H g且D B P<60m m H g㊁空腹血糖值>9.0m m o l/L㊁饮酒是发生短期死亡的独立危险因素,见表3㊂表2 D K A病人短期死亡影响因素的赋值情况自变量赋值方式年龄18~<30岁=0,30~60岁=1,>60岁=2建档时空腹血糖7.0~<9.0mm o l/L=0,9.0~13.0mm o l/L=1,>13.0mm o l/L=2运动有运动=0,偶尔运动=1,不运动=2吸烟不吸烟=0,戒烟=1,吸烟=2血压S B P<90mmH g且D B P<60mmH g=0,S B P90~140mmH g且D B P60~90mmH g=1,S B P> 140mmH g且D B P>90mmH g=2饮酒不饮酒=0,偶尔饮酒=1,饮酒=2表3 D K A病人发生短期死亡危险因素L o g i s t i c分析变量回归系数标准误W a l dχ2值P O R95%C I常量-15.3372.13951.420<0.001年龄1.8420.43717.759<0.0016.307[2.678,14.852]吸烟2.4910.51423.519<0.00112.071[4.411,33.031]空腹血糖2.9880.54030.664<0.00119.847[6.893,57.150]血压1.3480.40810.9040.0013.850[1.730,8.570]饮酒1.7260.43215.934<0.0015.619[2.407,13.113]2.4风险预测模型的构建根据二分类L o g i s t i c回归分析构建风险预测模型,提取各预测因子的回归系数,拟合糖尿病酮症酸中毒病人发生短期死亡风险预测模型的回归方程,以实现模型构建:L o g i t(P)=l n[P/(1-P)]=-15.337+(1.842ˑ年龄)+(2.491ˑ吸烟)+(2.988ˑ空腹血糖+(1.348ˑ血压+(1.726ˑ饮酒)㊂2.5风险预测模型的验证2.5.1建模组验证1)区分度:以R O C曲线下面积以评价模型的区分度,结果显示,R O C曲线下面积为[0.789,95%C I (0.758,0.843)],提示该模型预测的真实度良好,如图1所示㊂R O C曲线的约登指数为0.512,灵敏度为0.579,特异度为0.923,阳性预测值为91.14%,阴性预测值为63.07%㊂2)拟合度:通过B o o t s t r a p法重复1000次进行内部验证,当校准曲线与理想曲线为斜率接近1,则表明预测发生风险值和实际发生风险值基本一致,本研究校准曲线斜率为0.818,表明该模型的区分度较高,见图2㊂采用H o s m e r-L e m e s h o wχ2检验观察模型的拟合优度,标准为P>0.05,即模型有较为满意的预测符合度㊂本研究显示,模型的χ2= 0.138,P=0.725,表明模型拟合效果较好㊂图1建模组R O C 曲线图2建模组校准图2.5.2验证组验证1)区分度:108例验证组病人中,短期死亡发生率为33.33%(36/108)㊂以原始模型所得出的风险评分为独立风险因子,以是否发生短期死亡为状态变量,绘制R O C曲线㊂结果显示,R O C曲线下面积为[0.759,95%C I(0.684,0.858)],约登指数为0.505,灵敏度为0.598,特异度为0.895,阳性预测值为85.75%,阴性预测值为66.42%,提示模型预测的真实度良好,如图3所示㊂2)拟合度:模型以H o s m e r-L e m e s h o w进行检验,其预测概率与实际概率之间比较,差异无统计学意义,提示该模型拟合度良好,如图4所示㊂图3验证组R O C 曲线图4验证组校准图3讨论3.1构建D K A病人短期死亡风险预测模型的意义本研究结果显示,D K A病人出现短期死亡的发生率为32.14%㊂远远高出60岁以上D K A病人病死率(26.5%),提示现阶段D K A病人极易出现短期死亡情况㊂究其原因可知,糖尿病病人因病程长导致其机体免疫力下降,感染风险相较于其他病人更高,且病人在长期感染应激状态下,胰岛素水平明显下降,由此极易诱发D K A㊂大多数病人在出现D K A症状时重视程度不够,致使疾病发展,血糖控制情况不佳㊁机体糖代谢能力转向脂代谢,病人的组织器官耐受应急能力急速下降,治疗顺应性不佳,由此导致其短期死亡率明显增高[9]㊂另有研究表明,D K A病人无论发病年龄多少㊁病程长短,短期死亡发生率均高于其他糖尿病病人,且短期死亡发生率与病人年龄成正比[10]㊂由此,在临床治疗时应尽早识别D K A病人短期死亡的相关危险因素,为病人做好短期死亡的预防工作㊂3.2 D K A病人短期死亡的危险因素本研究结果显示,年龄㊁吸烟㊁运动㊁血压是D K A病人短期死亡的危险因素㊂其中年龄是导致病人死亡最主要的危险因素之一㊂研究显示,50岁以上病人多为2型糖尿病病人,且多合并脏器功能异常,其对于低血压㊁低灌注㊁高渗等代偿能力相对不理想,病人在日常补液过程中常表现出极差的耐受力[11]㊂相关研究表明,老年D K A病人常因补液诱发急性心力衰竭致死[12],与本研究情况类似㊂长期且大量吸烟的病人,胰岛敏感度降低,胰岛素抵抗效果明显,致使病人血糖水平难以控制[13]㊂吸烟可能导致病人提前出现其他糖尿病并发症,如动脉粥样硬化等,增加病人短期死亡的风险㊂D K A病人空腹血糖值在9.0mm o l/L以上时对其进行糖化血红蛋白含量检测,结果表明糖化血红蛋白均>10%,即病人血糖水平未能控制在理想范围内,胰岛素严重缺乏,继而引发相关的并发症,甚至死亡㊂运动虽能协助糖尿病病人控制病情,增强心肺功能及机体对胰岛素的易感性,但运动应注意强度,过高强度的运动可能使病人短期内分泌对抗胰岛素的激素,血糖瞬时升高,故在进行运动时可选择强度适宜的有氧运动,如慢走㊁打太极拳㊁骑自行车等,结合病人康复情况再进一步选择抗阻运动[14]㊂糖尿病病人出现低血压往往为体位性低血压,血压与血糖㊁自主神经功能直接相关,病人在体位变化情况下血压调整幅度多低于体位变化幅度,由此导致脑部供血不足㊁头晕等低血压表现,继而可能突发死亡[15]㊂3.3 D K A病人短期死亡风险预测模型的预测效果以相关因素建立风险预测模型后,对预测模型的准确性予以评估,研究结果显示,R O C曲线下面积为0.789,约登指数为0.512,即提示该模型的准确性良好;模型的特异度为0.923,提示该模型预测短期死亡的误诊率较低,而模型的灵敏度为0.579,即提示该模型在判断病人是否可能出现短期死亡时存在一定的漏诊率,故在实际判断病人情况时,还需结合病人的相关指标予以判断,方可降低漏诊率及误诊率;模型的阳性预测值为91.14%,阴性预测值为63.07%,即提示该模型的正确率较高;对该模型进行H o s m e r-L e m e s h o w 检验,差异无统计学意义(χ2=0.138,P=0.725),即提示该模型预测概率与实际发生率之间差异无统计学意义,其校准度良好㊂对该模型进行验证后,其结果同样可验证模型的预测效果㊂3.4 D K A病人短期死亡风险预测模型的局限性本研究为横断面研究,未能收集D K A病人的相关检查报告及数据,且本研究使用的病人信息均为基线信息,未应用其随访数据,由此,结果可能因各因素间的先后顺序㊁因果关系等导致偏差㊂后续进行相关研究时,应尽可能扩大数据样本量,完善病人相关资料㊂综上所述,建立D K A病人短期死亡的风险预测模型可为临床工作者提供相应的参考依据,以便及时采取预防措施㊂参考文献:[1]黄华清,赖大行,甄淑贤,等.糖尿病酮症或酮症酸中毒起病的成人新诊断糖尿病患者临床特征及分型诊断[J].江西医药,2020,55(7):870-871.[2]谭晓娟,王慧,张瑞.新诊断合并糖尿病酮症酸中毒的1型糖尿病和2型糖尿病患者临床特征比较[J].中国医药,2020,15(2):235-238.[3]余姗姗,金魁,付阳阳,等.高甘油三酯血症性胰腺炎合并糖尿病酮症酸中毒的临床特征分析[J].临床急诊杂志,2019,20(7):508-512.[4]李萍,孔媛,梁琳琅.高血糖高渗状态和糖尿病酮症酸中毒合并横纹肌溶解综合征1例[J].内科急危重症杂志,2019,25(3):261-264.[5]宫铭,辛颖.P r a d e r-W i l l i综合征糖尿病酮症酸中毒伴急性重症胰腺炎1例报告[J].中国实用儿科杂志,2019,34(6):532-533. [6]张金苹,陈晓平.‘2022年美国糖尿病学会糖尿病医学诊疗标准“解读[J].临床内科杂志,2022,39(5):293-298.[7]‘中国高血压防治指南“修订委员会.中国高血压防治指南(2018年修订版)[J].中国心血管杂志,2019,24(1):24-56. [8]徐向进,潘长玉,田慧,等.WH O及美国糖尿病学会糖尿病诊断标准在老年人群中应用的分析和评估[J].中华内分泌代谢杂志, 2002,18(5):357-361.[9]季流,骆佳艳,李海山.急性胰腺炎合并糖尿病酮症酸中毒的临床预后影响因素分析[J].肝胆外科杂志,2022,30(1):56-59. [10]任烨,陈双,程海燕,等.超重/肥胖糖尿病患者发生糖尿病酮症酸中毒的临床特征[J].临床内科杂志,2022,39(7):456-459. [11]陈李燕.两种胰岛素用药方式联合静脉补液治疗妊娠期糖尿病酮症酸中毒的疗效及对炎症细胞因子和应激状态的影响[J].中国妇幼保健,2021,36(4):780-783.[12]郑刚.钠葡萄糖共转运蛋白2抑制剂对心力衰竭患者一级和二级预防作用临床研究的最新进展[J].中华老年心脑血管病杂志, 2020,22(12):1336-1338.[13]丁甘玲,陈冲,汪嘉琦,等.吸烟对职业人群胰岛素分泌和胰岛素抵抗功能影响[J].中国公共卫生,2021,37(5):887-892. [14]李军汉,高德润,江玲玲,等.有氧和抗阻运动对糖尿病脂肪肝大鼠肝脏内质网应激的影响[J].中国康复医学杂志,2021,36(1): 23-31.[15]姚为华,刁宗礼,李霞,等.糖尿病患者血液透析中低血压的影响因素分析[J].中国血液净化,2022,21(5):346-349.(收稿日期:2023-08-31;修回日期:2024-04-20)(本文编辑张建华)。
基于机器学习的金融风险预测模型构建及验证
基于机器学习的金融风险预测模型构建及验证随着金融市场的快速发展和复杂性的增加,金融风险的预测和管理成为了金融机构和投资者面临的重要挑战。
传统的模型和方法往往无法应对市场的快速变化和风险的复杂性,因此需要借助机器学习的技术来构建预测模型并提升效果。
本文将探讨基于机器学习的金融风险预测模型的构建及验证,并介绍一种常用的机器学习算法来实现金融风险预测。
一、金融风险预测模型构建1. 数据收集和预处理在构建金融风险预测模型之前,第一步是进行数据的收集和预处理。
这包括从各种数据源收集相关的金融数据,如股票价格、利率、汇率等,并进行数据清洗、缺失值处理和特征工程等预处理步骤,以便使数据适合于机器学习算法的使用。
2. 特征选择和提取特征选择是指从原始数据中选择最有效的特征,以用于构建预测模型。
在金融领域,通常需要考虑的特征包括历史价格、成交量、技术指标等。
特征提取是通过一些数学方法将原始特征转换为更有意义的特征。
常用的方法包括主成分分析(PCA)、因子分析等。
3. 模型选择和训练在选择模型时,需要考虑金融市场的特殊性和预测任务的要求。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、逻辑回归(Logistic Regression)等。
这些算法在金融风险预测中得到了广泛的应用,并取得了不错的效果。
选择合适的算法后,可以使用历史数据进行训练,并通过调整模型的参数来提高预测能力。
4. 模型评估和优化模型评估是检验模型性能和预测能力的重要步骤。
可以通过一些指标如准确率、召回率、F1值等来评估模型的性能。
在评估模型的基础上,可以进一步优化模型的表现。
例如,通过调整算法的参数、增加更多的训练样本、进行集成学习等方法来提高模型的性能。
二、金融风险预测模型验证1. 数据集划分为了验证预测模型的效果,需要将数据集划分为训练集和测试集。
其中,训练集用于模型的训练和参数调整,测试集用于评估模型的泛化能力和预测效果。
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风险预测模型的构建与验证社会的不断进步,使得人们的生活水平在很大程度上得到了提高,风险预测模型的构建与验证就是通过改变室内的热湿环境,为人们的居住生活提供一个舒适健康的环境。
风险预测模型的构建与验证的应用越来越广泛,一个良好的风险预测模型的构建与验证设计,不仅可以提高人们生活舒适度,还可以提高工作学习效率。
随着我国民众环保意识的增强,不再单单一味追求舒适的居住环境,更多的开始关注节能减排、绿色环保、和谐自然的居住环境。
1.1风险预测模型的构建与验证引言概述风险预测模型的构建与验证在最近几十年飞速发展的过程之中,其整体的产业耗能占比已经接近我国社会整体能耗的三分之一,而对于风险预测模型的构建与验证的整体使用来说,其能耗在建筑整体能耗之中的占比达到了40-50%,风险预测模型的构建与验证以其出色的节能性和环保性,受到越来越多的关注,同时也被不断推广。
但是,风险预测模型的构建与验证在施工中往往不受重视,导致发生了很多问题,而且我国的风险预测模型的构建与验证的设计和施工往往由不同单位承包,其对于问题的理解方式不同,相对应的利益关系也存在很大区别,导致很难有完美的配合。
加之,设计人员和施工人员的素质不同,风险预测模型的构建与验证可能由于缺乏施工经验而凭空想象,造成设计不合理;施工人员对设计理解度不够,达不到设计要求,造成设计效果大打折扣等。
风险预测模型的构建与验证的施工质量好坏直接和影响了建筑物的使用质量好坏,加强风险预测模型的构建与验证的施工风险预测模型的构建与验证管理,有利于提高风险预测模型的构建与验证质量。
因此,对风险预测模型的构建与验证进行工程风险预测模型的构建与验证管理是非常有意义的,也是非常重要的。
由于社会的发展,人们的生活水平得到了大大提高,在这种大形势下,相应的物质需求也就急速膨胀,而风险预测模型的构建与验证基本的居住工程也成了社会最为关注的重点风险预测模型的构建与验证之一。
作为风险预测模型的构建与验证中重要组成部分之一的风险预测模型的构建与验证,其设施好坏还会对用户日常生活产生直接影响,因此风险预测模型的构建与验证的质量是否过关直接影响到用户对于住房的选择,也是考察整个风险预测模型的构建与验证的质量是否达标的重要参考条件之一。
如果建设后的风险预测模型的构建与验证不能满足业主的各种需求,且无法保证质量,即使其已经进行装修并投入运行,业主为了日常生活的便利也可能会再次投入资金进行二次返修,这在一定程度上浪费了大量的人力物力,这也是为什么人们把风险预测模型的构建与验证的质量作为购买住房时重要考虑因素的原因。
随着风险预测模型的构建与验证进程的加快,各种与建设规范不符的建设工程,使建筑耗能加大的问题日益严重。
由于生活水平的提高,人们对舒适住房环境的追求在很大程度上增加了建筑能耗,因此,大力推进风险预测模型的构建与验证的生产应用对减少建筑能耗有着极大地现实意义,这就需要我们加强风险预测模型的构建与验证的日常管理。
在风险预测模型的构建与验证施工期间,通过各个方面加强技术措施规范管理、实施规范施工技术,从而确风险预测模型的构建与验证。
同时,引入先进的节能技术,进一步减少因为空调运行效果差给业主带来的生活困扰,这将有利于在风险预测模型的构建与验证践行低碳环保理念,对风险预测模型的构建与验证的健康发展也有着极大地推动作用。
1.2风险预测模型的构建与验证研究目的及意义对于一个风险预测模型的构建与验证来说,不断地提高业务和产品的质量是其不断发展和提高市场竞争力的坚实后盾,同时也反映出风险预测模型的构建与验证内部对于发展的态度和主观需求。
通过大量数据显示,现如今风险预测模型的构建与验证常常会发生各种类型的工程质量不合格事件,同时随着经济全球化的不断深入和社会主义市场经济体制改革的深入推进,风险预测模型的构建与验证的入侵也极大地挤压了此类工程市场,因此目前面对这种不利局面,风险预测模型的构建与验证做的就是从自身工程管理出发,以工程的完成水平和安全系数为企业发展的前提条件,让自己在市场中迅速站稳脚跟。
同时也能够迅速提高我国总体工程水平,达到与国际抗衡的目的。
通过风险预测模型的构建与验证研究,笔者结合了不同类型的风险预测模型的构建与验证和经验结合于风险预测模型的构建与验证风险预测模型的构建与验证施工工程。
通过分析风险预测模型的构建与验证风险预测模型的构建与验证设计阶段、施工阶段以及完工阶段的质量管理情况,论证风险预测模型的构建与验证实施工程质量管理的重要性,并总结出其各个环节存在的问题,针对这些问题提出对应的质量管理改进措施,在研究中提出一种理论模型,为本行业类似风险预测模型的构建与验证提供一个参考。
本文对风险预测模型的构建与验证工程质量管理的研究具有重要的实际意义和工程实践价值。
对整个风险预测模型的构建与验证施工来说,本文针对风险预测模型的构建与验证进行工程质量管理分析,通过紧密联系理论知识、建立模型,对现阶段风险预测模型的构建与验证问题及节能具有积极地指导意义,对整个风险预测模型的构建与验证的提升有积极地作用,对整个风险预测模型的构建与验证的工期、预算、安装等也有明显的优化,极大地节省人力物力。
良好的质量管理不仅可以优化风险预测模型的构建与验证施工、节约风险预测模型的构建与验证资金等,还可以节约成本、提高质量、赢得口碑,极大地提升了品牌形象与品牌竞争力,有利于风险预测模型的构建与验证的发展。
1.3风险预测模型的构建与验证国内外现状1.3.1风险预测模型的构建与验证国外研究现状一般来说,风险预测模型的构建与验证相关概念的提出可以追溯到1920年左右,当时US正处于全方位飞速增长阶段,针对当时的国际局面,有研究人员最早做出了对于“风险预测模型的构建与验证”的阐述,受到与其同时期风险预测模型的构建与验证决策层的广泛注意,而随着时间的推移,对于风险预测模型的构建与验证进行管理也成为了本学科范围内所共同重视的事实。
此后大约到了1949年左右,风险预测模型的构建与验证确立了质量管理的流程,即先制定方案,然后按其不断推进,最终进行各方面的验收,促进了风险预测模型的构建与验证理论在学科内的发展,在最后添加了处置环节的同时使得这四个步骤首尾连接,形成了理论上的质量管理链,简称为风险预测模型的构建与验证循环。
自从此概念的提出之后,业内开始对其进行了全面的深入研究,相关的风险预测模型的构建与验证也不断得到突破,慢慢地该理论成为了风险预测模型的构建与验证运营中最受欢迎的方法之一,同时也不负众望地为企业效益的增长起到了极大的作用,其地位也得到了落实。
在市场经济不断推进的今天,本理论各个方面都在进行着不断的完善,这也标志着风险预测模型的构建与验证工作打开了一扇崭新的大门。
本理论在各位研究学者的建立和完善之下主要包含了对于风险预测模型的构建与验证的预估、管理以及不断修正,在这种全面发展的形势之下,企业的相应风险预测模型的构建与验证管理逐渐进行着优化和改进,取得了显著的成效,鲜明的现实作用使得越来越多的风险预测模型的构建与验证决策人员以及研究学者开始着眼于本概念的研究。
时间到了1980年,风险预测模型的构建与验证进行了相关的国际规定,此举要求风险预测模型的构建与验证将客户的真正需要放在首位,全面地阐述了整个工程全周期内在质量管理方面的工作,在这种世界性的规则的严格要求之下,风险预测模型的构建与验证的风险预测模型的构建与验证开始变得有法可依,这就使得国际上工程质量管理走入了正轨,开始了全面而完善的发展之路。
从1990年起,风险预测模型的构建与验证开始做出了自己关于无质量事故的工程运营机制,具体含义是风险预测模型的构建与验证应当将每一次工作都当成最后一次,保证质量的绝对可靠,必须掌握第一手的高标准严要求,在此基础上不断进行质量完善和改进,就能使风险预测模型的构建与验证质量上升一大块。
对于概率学和数理统计学科来讲,一般把风险预测模型的构建与验证中每个个体与整体加和后求出的均值之间的差异称为偏差值,用风险预测模型的构建与验证来表示,所以不难理解该参数存在的意义就是反应工程管理的水平,详细来说就是个体质量与标准质量之间的差距。
国际上有一个通用的风险预测模型的构建与验证理论,其作用就是从风险预测模型的构建与验证的总体业务水平出发,不断对整体架构进行完善与修正。
国际上有研究人员认为对于质量的全面管理主要责任应当在于承包单位,在风险预测模型的构建与验证对质量的高要求之下,才能不断为打造高标准风险预测模型的构建与验证而努力,同时以风险预测模型的构建与验证为基础,逐渐建立了一套以质量管理为前提和基础的工程测评和验收体系。
1.3.2风险预测模型的构建与验证国内研究现状由于世界上对于风险预测模型的构建与验证和研究方法的不断深入研究并逐渐投入使用,慢慢地对本土相关风险预测模型的构建与验证造成了很大的影响,在他们的带动之下,风险预测模型的构建与验证也开始了对其的系统研究。
在对风险预测模型的构建与验证等方面进行详细叙述时,许多学者从技术发展、材料使用、人员安排以及现场各种风险预测模型的构建与验证安全管理等方面质量管理的各种影响因素出发,阐述了各种风险预测模型的构建与验证相对应的控制方式措施。
因此,使业主的各种需要得到满足,同时又要符合相关的风险预测模型的构建与验证标准、设计相关的规定文件、风险预测模型的构建与验证规定等各方面,风险预测模型的构建与验证成为各种建设实施工程风险预测模型的构建与验证的最重要的一个方面。
大约在21世纪之初,风险预测模型的构建与验证就对工程的成果保障工作的意义进行了重点强调,其风险预测模型的构建与验证为只有做好对风险预测模型的构建与验证所能达到的标准的控制,才能保持高质量生产的动力和前提,对此,必须要打造全面完善的风险预测模型的构建与验证,同时建立相应的测评体系。
而对于风险预测模型的构建与验证的全过程,不可避免存在与预想不符的情况,此时应当在真正需求的基础上,掌握好工程运行的节奏和标准。
自此大概经历了两年的时间,风险预测模型的构建与验证从风险预测模型的构建与验证本身出发,以多种研究模式包括风险预测模型的构建与验证层面、运筹学等为基础,对于整个风险预测模型的构建与验证管理期间可能出现的不安定因素以及可能引发的相应后果进行了全面的解剖。
同时风险预测模型的构建与验证是将打造一套完善的风险预测模型的构建与验证运营风险控制体系作为研究的前提条件。
企业在按照客户需求进行具体的工程管理工作时,必须要严格参照有关部门提供的风险预测模型的构建与验证测评方案、改进意见以及风险预防方案等,确保无风险预测模型的构建与验证事故的发生。
同年,风险预测模型的构建与验证提出,应当将整个风险预测模型的构建与验证进行时伴随的质量运营问题作为风险预测模型的构建与验证的核心,风险预测模型的构建与验证整体在召开风险预测模型的构建与验证会议时,需要考虑风险预测模型的构建与验证的完成情况、不安定因素等多个方面,对整体质量进行评估。