Tại các bệnh viện tuyến xã, phường xa trung tâm, việc chẩn đoán bệnh tiểu đường còn chưa kịp thời do khó tiếp cận với các xét nghiệm chẩn đoán. Mục tiêu: Bài báo đưa ra giải pháp ứng dụng mô hình hồi quy Logistic kết hợp với các thư viện tích hợp trên phần mềm R để lựa chọn mô hình tối ưu trong tiên lượng và đánh giá tiểu đường. Mục đích để tiết kiệm được chi phí khám bệnh cũng như kịp thời chẩn đoán cho các bệnh nhân ở các tuyến xã, phường xa trung tâm không có điều kiện để thực hiện xét nghiệm. Địa điểm và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện tại trường Đại học Y dược Thái Nguyên bằng phương pháp thực nghiệm. Tác giả sử dụng phần mềm R chạy mô hình hồi quy Logistic trên bộ số liệu bệnh tiểu đường có sẵn. Kết quả: Mô hình có tính phân loại rất tốt với độ nhạy đạt 80.60% và độ đặc hiệu là 93.26%.
In commune and ward hospitals far from the centre, diabetes diagnosis is still not on time because it is difficult to access to test. Objectice: The paper proposes a solution applied Logistic regression model combined with integrated libraries on R software to select the optimal model for diabetes prediction and assessment which will save costs and promptly diagnose for patients in communes and wards far from the centre that cannot afford testing. Setting and method: The research is performed in Thai Nguyen university of medicine and pharmacy by experiment. The authors uses R software to run Logistic regression model on available diabetes data set. Results: The results show that the model has a very good classification with the sensitivity reaching 80.60% and the specificity reaching 93.26%.
- Đăng nhập để gửi ý kiến