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题名基于混合特征选择的中小学生近视影响因素及预测分析
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作者
邢蒙
李红梅
张雪
王铭
李依霏
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机构
西安市新城区疾病预防控制中心学校卫生科
西安市新城区疾病预防控制中心传染病控制科
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出处
《预防医学论坛》
2024年第5期362-367,共6页
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文摘
目的 建立近视预测模型,分析西安市新城区中小学生近视影响因素,为制定学生近视防控策略以及干预措施的实施提供科学依据。方法 基于2022年陕西省学生常见病监测项目,使用5 m标准对数视力表进行视力检查,并用台式电脑验光仪对学生眼睛进行屈光度检测。将参与视力筛查及填写调查问卷的2 511名学生纳入研究,分别使用支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)、基于交叉验证的最小绝对收缩和选择算子回归(LASSOCV)、χ^(2)检验-SelectKBest、决策树-SelectFromModel、互信息法用于近视影响因素的筛选,将筛选出的变量分别纳入多因素logistic回归和5种分类预测模型,进行近视发生风险预测。结果 共检出近视1 780名,近视率为70.89%(1 780/2 511),男生近视率为69.24%(833/1 203)、女生近视率为72.4%(947/1 203)。小学、初中、高中和职高学生近视率分别为54.69%(560/1 024)、78.96%(473/599)、84.12%(747/888)。所有变量在5种特征选择方法前15名中出现3次及以上的共17个。5种特征选择方法中,5种均选择了年龄、父母是否近视;4种选择了父母是否提醒注意读写姿势,读写时胸口离桌子边沿超过一拳,参加英语、数学、写作等文化类补习班时间。logistic回归结果显示,年龄(O R=1.329,95%CI:1.286~1.373,P<0.001)、父母近视情况(父母一方近视O R=1.808,95%C I:1.453~2.251,P<0.0001;父母均近视O R=3.566,95%CI:2.691~4.726,P<0.001)、父母提醒注意读写姿势(O R=1.349,95%CI:1.092~1.666,P=0.006)、课间休息时在户外活动(O R=0.774,95%CI:0.636~0.943,P=0.011)、看电视时眼睛距离电视显示屏超过3 m(经常或总是O R=0.792,95%CI:0.589~1.064,P=0.122;从不或者偶尔O R=1.099,95%CI:0.835~1.445,P=0.501)、平均每天放学后做作业读书时间(O R=1.342,95%CI:1.105~1.631,P=0.003)是近视发生的影响因素。5种模型预测结果显示,各模型变量筛选后性能均优于变量筛选前。变量筛选后的SVM-RBF取得了最�
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关键词
中小学生
近视
风险预测
混合特征选择
机器学习
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Keywords
Primary and secondary school students
Myopia
Risk prediction
Hybrid feature selection
Machine learning
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分类号
R778.11
[医药卫生—眼科]
G478
[医药卫生—临床医学]
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