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中华乳腺病杂志(电子版) ›› 2013, Vol. 07 ›› Issue (03) : 179 -183. doi: 10.3877/cma. j. issn.1674-0807.2013.03.006

论著

应用分类树模型研究乳腺癌危险因素
关红军1, 鲁俊华2, 李丽娟3, 郭毓鹏1, 荣胜忠1, 牛莹莹1, 李晓霞1,()   
  1. 1.157011 黑龙江牡丹江,牡丹江医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室
    2.157009 黑龙江牡丹江,牡丹江市卫生学校
    3.157000 黑龙江牡丹江,牡丹江市第一人民医院头颈乳腺科
  • 收稿日期:2013-02-05 出版日期:2013-06-01
  • 通信作者: 李晓霞
  • 基金资助:
    牡丹江医学院课题基金(2010-05)

Taxonomic tree model to study risk factors of breast cancer

Hong-jun GUAN1, Jun-hua LU1, Li-juan LI1, Yu-peng GUO1, Sheng-zhong RONG1, Ying-ying NIU1, Xiao-xia LI1,()   

  1. 1.Department of Epidemiology and Health Statistics, School of Public Health, Mudanjiang Medical College, Mudanjiang 157011, China
  • Received:2013-02-05 Published:2013-06-01
  • Corresponding author: Xiao-xia LI
引用本文:

关红军, 鲁俊华, 李丽娟, 郭毓鹏, 荣胜忠, 牛莹莹, 李晓霞. 应用分类树模型研究乳腺癌危险因素[J/OL]. 中华乳腺病杂志(电子版), 2013, 07(03): 179-183.

Hong-jun GUAN, Jun-hua LU, Li-juan LI, Yu-peng GUO, Sheng-zhong RONG, Ying-ying NIU, Xiao-xia LI. Taxonomic tree model to study risk factors of breast cancer[J/OL]. Chinese Journal of Breast Disease(Electronic Edition), 2013, 07(03): 179-183.

目的

应用分类树模型筛选乳腺癌的危险因素,并预测其发病风险,为乳腺癌的干预提供科学依据。

方法

用问卷调查及实验室检测等方式采集2010 年7 月至2012 年6 月就诊于黑龙江省牡丹江市第一、二人民医院及牡丹江医学院附属红旗医院的1023 名女性的相关数据,利用分类树模型分析乳腺癌的影响因素,采取ROC 曲线对模型进行评价。

结果

乳腺癌的危险因素为乳腺癌家族史、长期精神压抑、 流产次数(≥3 次)、初潮年龄(≤12 岁)、平均行经时间(>7 d)、足月妊娠、乳腺良性疾病史、腰臀比(≥0.8)、职业和体质指数(≥25),食用豆类食品(1 周不少于2 次)、体育锻炼和哺乳情况(母乳喂养)为乳腺癌发生的保护因素(P<0.050)。

结论

利用分类回归树模型可以快速、有效的从众多数据中挖掘出影响乳腺癌发病的主要因素并预测人群乳腺癌的发病风险,在流行病学研究中具有较高的应用价值。

Objective

To analyse the risk factors of breast cancer using taxonomic tree model and predict the risk of the patients, and provide references for the intervention of the breast cancer.

Methods

The relevant data of 1023 women admitted in the First and Second People’s Hospital of Mudanjiang City and the Affiliated Hongqi Hospital of Mudanjiang Medical College from July 2010 to June 2012 were collected using the questionnaire survey, laboratory test, etc. The risk factors of breast cancer were screened using the taxonomic tree model, and ROC curve was used to evaluate this model.

Results

Family history of breast cancer, long time depression, times of abortion (≥3 times),menarche age(≤12 years),mean time of menstruation(>7 d),term pregnancy, case history of breast benign diseases, waist-to-hip ratio(≥0.8)and body mass index (≥25)were risk factors for breast cancer; diet of legume food(≥2 times per week), breast-feeding and physical exercise were protective factors(P<0.050).

Conclusion

The taxonomic tree model can screen out fast and effectively the major risk factors of breast cancer and predict the risk of breast cancer in population, indicating good application value in epidemiological studies.

表1 各变量赋值表
图1 乳腺癌影响因素分类树分析结果
表2 分类树模型错分矩阵和Risk 统计量
图2 分类树分析的ROC 曲线图
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