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SCI晨读：
使用数据挖掘方法和逻辑回归调查影响烧伤和治疗开始之间的时间间隔的因素

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摘要背景
烧伤对个人、家庭和社区来说都是悲惨的事件。它可能造成无法弥补的身体、精神、经济和社会伤害。研究充分证明，快速访问医疗中心可以大大减少烧伤。因此，本研究的目的是通过比较三种分类数据挖掘方法和逻辑回归来确定烧伤患者从烧伤到开始治疗的时间间隔的影响因素。方法
这项横断面研究对2012年至2015年克尔曼沙赫市伊玛目霍梅尼医院的389名住院患者进行。数据收集工具为三部分问卷，包括人口统计信息、地理信息和烧伤信息。使用四种分类方法（决策树（DT）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR））来识别烧伤和开始治疗之间的间隔（不到两小时）的有效因素并且等于或超过两个小时）。结果
所有模型的平均总准确率均高于0.8 。 DT模型具有最高的平均总准确度（0.87）、灵敏度（0.44）、阳性似然比（14.58）、阴性预测值（0.89）和阳性预测值（0.71）。但SVM模型和RF模型的特异性（0.99）高于其他模型， SVM模型的平均负似然比（0.98）高于其他模型。结论
本研究结果表明， DT模型在总准确率、敏感性、阳性似然比、阴性预测值和阳性预测值方面均优于数据挖掘模型。因此，该方法是一种很有前途的分类器，用于研究影响烧伤患者烧伤和治疗开始之间的时间间隔的因素。此外，基于DT模型的关键因素是转院地点、发生地点、事故时间、宗教信仰、烧伤史和程度、收入、居住省份、烧伤肢体和教育程度。
AbstractBackground
Burnisatragiceventforanindividual,thefamily,andcommunity.Itcancauseirreparablephysical,mental,economic,andsocialinjury.Researcheswelldocumentedthataquickvisittoahealthcarecentercangreatlyreduceburninjuries.Therefore,theaimofthisstudyistoidentifytheeffectivefactorsintheintervalbetweenaburnandstartoftreatmentinburnpatientsbycomparingthreeclassificationdataminingmethodsandlogisticregression.Methods
Thiscross-sectionalstudyconductedon389hospitalizedpatientsinImamKhomeiniHospitalofKermanshahcitysince2012to2015.Thedatacollectioninstrumentwasathree-partquestionnaire,includingdemographicinformation,geographicalinformation,andburninformation.Fourclassificationmethods(decisiontree(DT),randomforest(RF),supportvectormachine(SVM)andlogisticregression(LR))wereusedtoidentifytheeffectivefactorsintheintervalbetweenburnandstartoftreatment(lessthantwohoursandequalormorethantwohours).Results
Themeantotalaccuracyofallmodelsishigherthan0.8.TheDTmodelhasthehighestmeantotalaccuracy(0.87),sensitivity(0.44),positivelikelihoodratio(14.58),negativepredictivevalue(0.89)andpositivepredictivevalue(0.71).However,thespecificityoftheSVMmodelandRFmodel(0.99)washigherthanothermodels,andthemeannegativelikelihoodratio(0.98)oftheSVMmodelarehigherthanothermodels.Conclusions
【SCI晨读：使用数据挖掘方法和逻辑回归调查影响烧伤和治疗开始之间的时间间隔的因素摘要背景...|使用数据挖掘方法和逻辑回归调查影响烧伤和治疗开始之间的时间间隔的因素|SCI晨读】TheresultsofthisstudyshowsthatDTmodelperformedbetterthatdataminingmodelsintermsoftotalaccuracy,sensitivity,positivelikelihoodratio,negativepredictivevalueandpositivepredictivevalue.Therefore,thismethodisapromisingclassifierforinvestigatingthefactorsaffectingtheintervalbetweenaburnandthestartoftreatmentinburnpatients.Also,keyfactorsbasedonDTmodelwerelocationoftransfertohospital,placeofoccurrence,timeofaccident,religion,historyanddegreeofburn,income,provinceofresidence,burntlimbsandeducation.