基于多元線性回歸模型的糖尿病治療模式評價方法

明蕊 曾干敏

摘要：控制住院病人的血糖水平對醫院降低患者發病率和死病特征變量與醫院收治病人再次入院率之間的數學關系，以評價糖尿病治療模式。實驗結果表明，糖尿病治療過程中重視糖基化血紅蛋白檢測值、年齡、性別、患病數量和葡萄糖血清檢測5個指標，有助于降低醫院收治病人再次入院率。

關鍵詞：糖尿病治療模式;再次入院率;回歸分析;評價方法

1引言

糖尿病作為一種慢性疾病，治療周期長，容易引發多種并發癥如高血壓、眼病。因此，控制住院病人的血糖水平對醫院降低患者病率和死亡率具有重要作用。

為了提高患者的安全性，有必要對現有的醫院收治病人的糖尿病治療模式進行分析評估。糖尿病患者在治療過程中會產生大量的臨床數據包括就診信息、臨床診斷信息和醫囑用藥信息。對于掌握糖尿病發病與治療效果的預測有重要意義。

2數據概述

實驗數據來自Center for Machine Learning and Intelligent Systems的“Diabetes 130-US hospitals for years 1999-2008 Data Set”[1] 。該數據集為美國130家醫院臨床護理10年（1999-2008年）的糖尿病患者數據，包含了101767名患者的50個特征，如就診病人的HbA1C檢測值、性別、年齡、種族、出院去處、入院來源、住院天數、診斷醫師專業等。

3糖尿病評價指標體系構建

本文從檢測結果、病人屬性和診治情況三個方面選取12個糖尿病評價指標，以評價糖尿病模式的治療效果。指標包括HbA1C檢測值、性別、年齡、種族、出院去處、入院來源、住院天數、診療醫師的專業、初次診斷結果、葡萄糖血清檢測等。

4基于多元線性回歸模型的糖尿病治療模式評價方法

5實驗設置和結果分析

5.1實驗設置

本文糖尿病患者樣本數 取值為101767，指標自變量個數 取值為12。每一類疾病從數據樣本中選出5人得到90組數據作為樣本數據。

5.2實驗結果

基于SPSS軟件，求得模型擬合度系數 值為0.974，說明糖尿病特征變量與醫院收治病人再次入院率呈線性關系，采用多元線性回歸模型進行建模分析合理。

限于篇幅，本文僅給出模型參數值大于0.5的結果，如表2所示。這5個變量對應的評價指標分別為糖基化血紅蛋白檢測值、性別、年齡、患病數量和葡萄糖血清檢測，它們的參數值分別為0.98，0.92，0.62，0.56，0.55。

5.3結果分析

本文對101766位患者進行了統計分析發現：（1）63599位患者并沒有患糖尿病，但其中有47873位患者仍被醫院進行了糖尿病治療，占比達到75.3%;（2）17605位患者非緊急且未患糖尿病，但其中有13455位患者被進行了糖尿病治療，占比達76.4%;（3）對于非緊急情況的患者，醫院也進行了糖尿病治療。總之，實驗數據中130家醫院對患者的糖尿病治療模式較為合適。

另外，準確掌握患者的性別、年齡和患病數量也有助于降低醫院收治病人再次入院率。為此，對降低醫院收治病人再次入院率，本文提出如下建議：

（1）糖尿病治療過程中要重視糖基化血紅蛋白檢測值、年齡、性別、患病數量和葡萄糖血清檢測這5個指標。

（2）建立患者健康大數據平臺，有助于提升患者糖尿病治療水平。通過大數據平臺，醫院能夠準確統計分析出各類病人的發病機理、發病時間、用藥后的反應、是否再次入院，以及再次入院時間等。

參考文獻：

[1] UCI公開數據集，Diabetes 130-US hospitals for years 1999-2 008 Data Set，https：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets/d iabetes+130-us+hospitals+for+years+1999-2008

[2] 陳善豪.基于病種管理的醫師臨床績效評價指標體系構建[J].現代醫院管理，16（1）：55-57

[3] 董文蘭，姜盈盈，張惺惺，毛凡，董建群.基層醫生糖尿病診療與患者管理情況及影響因素分析[J].中國慢性病預防與控制，23（1）：17-20

（作者單位：重慶郵電大學 通信與信息工程學院）