新模型有助于早期预防高血压

中国科学院合肥物质科学研究院(HFIPS)的研究人员最近推出了一种评估高血压风险的新方法。结果发表在《公共卫生前沿》上。

这种方法称为基于简单危险因素的高血压风险评估方法，成本低且易于操作。它可以通过容易获得的生活方式信息和人体测量信息，在早期识别出高血压高危人群。

高血压(或高血压)是指血液以高于正常压力流经动脉的一种常见疾病。如能及早发现高血压高危人群，可采取积极锻炼、合理饮食等干预措施，降低高血压的发生率。目前复杂的高血压风险评估模型预测能力有限，可解释性差，限制了其应用。

在本研究中，为了建立高血压风险评估模型，研究人员采用了单变量逻辑回归分析和优化随机森林的方法。并通过单因素逻辑回归分析筛选出高血压的危险因素。

然后他们通过网格搜索优化随机森林分类器的超参数，最终构建了高血压风险预测模型。

此外，研究人员表示，预测变量的重要性将通过曲线下面积 (AUC) 对模型的贡献来计算，以提高可解释性。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！