第一份作業(yè):第二章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點與不足有哪些？貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點有：1）樸素貝葉斯模型有穩(wěn)定的分類效率。2）對小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好，能處理多分類任務(wù)，適合增量式訓(xùn)練，尤其是數(shù)據(jù)量超出內(nèi)存時，可以一批批的去增量訓(xùn)練。3）對缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡單，常用于文本分類。樸素貝葉斯的主要缺點有：1）理論上，樸素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上并非總是如此，這是因為樸素貝葉斯模型給定輸出類別的情況下,假設(shè)屬性之間相互獨立，這個假設(shè)在實際應(yīng)用中往往是不成立的，在屬性個數(shù)比較多或者屬性之間相關(guān)性較大時，分類效果不好。而在屬性相關(guān)性較小時，樸素貝葉斯性能最為良好。對于這一點，有半樸素貝葉斯之類的算法通過考慮部分關(guān)聯(lián)性適度改進。2）需要知道先驗概率，且先驗概率很多時候取決于假設(shè)，假設(shè)的模型可以有很多種，因此在某些時候會由于假設(shè)的先驗?zāi)Ｐ偷脑驅(qū)е骂A(yù)測效果不佳。3）由于我們是通過先驗和數(shù)據(jù)來決定后驗的概率從而決定分類，所以分類決策存在一定的錯誤率。4）對輸入數(shù)據(jù)的表達形式很敏感。第二份作業(yè):第六章統(tǒng)計因果推斷基礎(chǔ):傾向性評分Kaul,P,

Tran,DT,

Sandhu,RK,

Solbiati,M,

Costantino,G,

Sheldon,RS.

Lackofbenefitfromhospitalizationinpatientswithsyncope:Apropensityanalysis.

JACEPOpen.

2020;

1:

716–

722.研究設(shè)計:作者在亞伯達省進行了一項回顧性隊列研究運行狀況管理數(shù)據(jù)庫。他們是流動護理數(shù)據(jù)庫，包括ED訪視；出院摘要數(shù)據(jù)庫，記錄所有急癥住院治療；以及人口登記和生命統(tǒng)計，提供患者人口統(tǒng)計學(xué)和死亡記錄。數(shù)據(jù)庫與匿名患者相關(guān)聯(lián)唯一標(biāo)識符。我們分別使用ED和出院診斷代碼，用于對出院診斷進行分類。大學(xué)艾伯塔省健康研究倫理委員會批準了本研究(機構(gòu)審查委員會編號Pro00010852)。研究目的:暈厥患者經(jīng)常住院，但這是否會改善結(jié)果尚不得而知。所以測試了是否暈厥患者住院降低了急診科患者的死亡率。傾向性評分使用方法:比較2個隊列的患者特征，使用分類變量的χ2檢驗和連續(xù)變量的Kruskal-Wallis檢驗。我們使用了醫(yī)院的logistic回歸模型。以入院為結(jié)果變量，以急診就診的財政年度為患者性別、年齡、ED的位置和合并癥為獨立因素使用變量來計算傾向評分。在模型中我們研究了入學(xué)和出院時的死亡率，所有患者水平的變量以及傾向評分作為獨立變量，落后的采用逐步選擇。我們使用似然比檢驗來檢驗包括其他可能有影響的獨立變量關(guān)于住院的可能性他們是并存病，城市或農(nóng)村住宅、救護車或自我介紹、家庭收入中位數(shù)四分位數(shù)(在前分類區(qū)域，即鄰近地區(qū))，以及性別和年齡的互動。這些變量保留在若似然比檢驗在5%水平顯著，則為最終模型。2組患者用1:1匹配(0.25SD)。根據(jù)最近入院傾向分為5個五等分。為了解釋住院期間的早期死亡，我們實施了一項敏感性分析，其中只有住院指數(shù)幸存者(8803名患者)與他們進行傾向匹配出院。采用平衡試驗來確認偏差傾向匹配后的減少。所有的分析都進行了使用Stata版本14(StataCorp.，CollegeStation,TX);P值<0.05為顯著性。結(jié)局變量:患者30天和一年時的死亡率所控制的協(xié)變量:年齡，性別，城市居民，家庭收入，和14個重要的合并癥在4個阿爾伯塔省行政數(shù)據(jù)庫。主要結(jié)果：死亡結(jié)果：急診患者57417例，初診為暈厥；8864入院，<24小時內(nèi)出院48553例。承認患者年齡較大(平均76歲對49歲)、男性(53%對45%)、農(nóng)村(23%對18%)和較低收入(中位數(shù):58,599美元對61,422美元);均P<0.001。所有的合并癥都較高入院患者(平均Charlson評分，1.9vs0.7；P<0.001)。傾向匹配的住院患者有較高的30天死亡率(3.5%vs1.0%)和1年死亡率。死亡率(14.1%vs8.6%);均P<0.001。所有傾向五分位數(shù)的死亡率是住院組較高(均P<0.001)。最常見的死因2719例患者中包括