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目的:构建肾小球和肾小管损伤相关因素的贝叶斯网络模型。方法:本研究为横断面研究。2019年4至11月山西省人民医院对山西省10个县区开展慢性肾脏病机会性筛查项目,收集研究对象的一般资料和血、尿标本实验室检查结果。采用χ 2检验、logistic回归筛选肾小球、肾小管损伤的相关因素并构建基于最大最小爬山法(MMHC)的贝叶斯网络模型。 结果:共纳入研究对象12 269名,男5 198名,女7 071名,中位年龄58岁(40~91岁)。肾小球和肾小管损伤的患病率分别为12.7

作者:宋文柱;仇丽霞;王旭春;李娅亨;胡风云;李亚峰;李荣山;周晓霜

来源:中华医学杂志 2023 年 103卷 18期

知识库介绍

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作者:
宋文柱;仇丽霞;王旭春;李娅亨;胡风云;李亚峰;李荣山;周晓霜
来源:
中华医学杂志 2023 年 103卷 18期
标签:
肾疾病 肾小球损伤 肾小管损伤 贝叶斯网络 相关因素 Kidney diseases Glomerular injury Tubular injury Bayesian network Related factors
目的:构建肾小球和肾小管损伤相关因素的贝叶斯网络模型。方法:本研究为横断面研究。2019年4至11月山西省人民医院对山西省10个县区开展慢性肾脏病机会性筛查项目,收集研究对象的一般资料和血、尿标本实验室检查结果。采用χ 2检验、logistic回归筛选肾小球、肾小管损伤的相关因素并构建基于最大最小爬山法(MMHC)的贝叶斯网络模型。 结果:共纳入研究对象12 269名,男5 198名,女7 071名,中位年龄58岁(40~91岁)。肾小球和肾小管损伤的患病率分别为12.7

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