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护理学报 ›› 2022, Vol. 29 ›› Issue (13): 59-65.doi: 10.16460/j.issn1008-9969.2022.13.059

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BP神经网络模型与Logistic回归模型在精神分裂症患者复发影响因素分析中的比较

宋媛媛1, 陈兵1, 刘静静1, 王辉2, 马荣2, 陈红涛3, 彭丽丽3, 刘娟1   

  1. 1.宁夏医科大学,宁夏 银川 750000;
    2.宁夏回族自治区宁安医院,宁夏 银川 750000;
    3.湖南中医药大学护理学院,湖南 长沙 410000
  • 收稿日期:2021-11-01 出版日期:2022-07-10 发布日期:2022-08-02
  • 通讯作者: 刘娟（1970-）,女,宁夏银川人,博士,教授,院长。E-mail：ryuken0518@163.com
  • 作者简介:宋媛媛（1996-）,女,宁夏银川人,满族,本科学历,硕士研究生在读。
  • 基金资助:
    宁夏回族自治区重点研发项目（2019BFG02023）

  • Received:2021-11-01 Online:2022-07-10 Published:2022-08-02

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摘要： 目的 通过与Logistic回归分析模型对比,探讨BP神经网络模型在分析精神分裂症患者复发影响因素中的可行性。方法 采用服药依从性量表、自知力与治疗态度问卷、社会支持评定量表、社会再适应评定量表、匹兹堡睡眠指数量表、简明精神病评定量表对385例门诊精神分裂症患者进行问卷调查。结果 （1）与精神分裂症复发有关的影响因素按重要性排序依次为：自知力和治疗态度（0.300）、服药依从性（0.176）、社会支持（0.166）、睡眠质量（0.156）、应激生活事件（0.135）、精神病家族史（0.067）。（2）在训练集中,BP神经网络模型预测准确性（85.5%）和灵敏度（81.9%）均低于Logistic回归模型的预测准确性（85.9%）和灵敏度（85.9%）,而BP神经网络模型的特异度（90.0%）和约登指数（0.719）均高于Logistic回归模型的特异度（85.8%）和约登指数（0.717）。（3）在测试集中,BP神经网络模型的预测准确性（87.1%）、特异度（89.4%）和约登指数（0.734）均高于Logistic回归模型的预测准确性（84.5%）、特异度（81.8%）和约登指数（0.698）,而Logistic回归模型灵敏度（88.0%）高于BP神经网络模型灵敏度（84.0%）。Logistic回归模型AUC为0.934高于BP神经网络模型的AUC0.921。结论 精神分裂症复发的主要因素有自知力和治疗态度、服药依从性、社会支持、睡眠质量、应激性生活事件和精神疾病家族史;运用 Logistic回归分析和BP 神经网络构建精神分裂症患者复发的影响因素模型可行,模型拟合性能良好。

关键词: 精神分裂症, 复发, 影响因素, BP神经网络

中图分类号: 

  • R473.74
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