Purpose: This study compares the pe

Purpose: This study compares the performance of the logistic regression and decision tree analysis
methods for assessing the risk factors for infection in cancer patients undergoing chemotherapy.
Method: The subjects were 732 cancer patients who were receiving chemotherapy at K university
hospital in Seoul, Korea. The data were collected between March 2011 and February 2013 and were
processed for descriptive analysis, logistic regression and decision tree analysis using the IBM SPSS
Statistics 19 and Modeler 15.1 programs.
Results: The most common risk factors for infection in cancer patients receiving chemotherapy were
identified as alkylating agents, vinca alkaloid and underlying diabetes mellitus. The logistic regression
explained 66.7% of the variation in the data in terms of sensitivity and 88.9% in terms of specificity. The
decision tree analysis accounted for 55.0% of the variation in the data in terms of sensitivity and 89.0% in
terms of specificity. As for the overall classification accuracy, the logistic regression explained 88.0% and
the decision tree analysis explained 87.2%.
Conclusions: The logistic regression analysis showed a higher degree of sensitivity and classification
accuracy. Therefore, logistic regression analysis is concluded to be the more effective and useful method
for establishing an infection prediction model for patients undergoing chemotherapy

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์: ศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการถดถอยโลจิสติกการวิเคราะห์แผนภูมิการตัดสินใจวิธีการประเมินปัจจัยเสี่ยงต่อการติดเชื้อในผู้ป่วยโรคมะเร็งผ่าตัดเคมีบำบัดวิธีการ: 732 ผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับเคมีบำบัดที่ K ได้ถูกเรื่องโรงพยาบาลในโซล เกาหลี ข้อมูลถูกรวบรวมไว้ระหว่างเดือน 2554 มีนาคมและ 2013 กุมภาพันธ์ และมีประมวลผลวิเคราะห์อธิบาย การถดถอยโลจิสติก และวิเคราะห์แผนภูมิการตัดสินใจโดยใช้โปรแกรม IBMสถิติ 19 และโปรแกรม Modeler 15.1ผลลัพธ์: ปัจจัยเสี่ยงที่พบมากที่สุดสำหรับการติดเชื้อในผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับเคมีบำบัดได้ระบุตัวแทน alkylating อัลคาลอยด์ vinca และต้นแบบเบาหวาน ถดถอยโลจิสติกอธิบาย 66.7% ของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลในรูปแบบของความไวและ 88.9% ใน specificity ที่คิดวิเคราะห์ตัดสินใจทรี 55.0% ของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลในรูปแบบของความไวและ 89.0% ในเงื่อนไขของ specificity สำหรับการจัดประเภทโดยรวมถูกต้อง การถดถอยโลจิสติกอธิบาย 88.0% และการวิเคราะห์แผนภูมิตัดสินใจอธิบาย 87.2%บทสรุป: การวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกพบว่าระดับที่สูงความไวและการจัดประเภทความถูกต้อง ดังนั้น สรุปวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกเป็น วิธีมีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีประโยชน์สำหรับการสร้างแบบจำลองคาดการณ์ติดเชื้อสำหรับผู้ป่วยที่ผ่าตัดเคมีบำบัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์: การศึกษาครั้งนี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของการถดถอยโลจิสติกและการตัดสินใจการวิเคราะห์ต้นไม้
วิธีการในการประเมินปัจจัยเสี่ยงต่อการติดเชื้อในผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับเคมีบำบัด.
วิธีการ: กลุ่มตัวอย่างเป็น 732 ผู้ป่วยโรคมะเร็งที่ได้รับยาเคมีบำบัดที่มหาวิทยาลัยเค
โรงพยาบาลในกรุงโซลประเทศเกาหลีใต้ เก็บรวบรวมข้อมูลระหว่างเดือนมีนาคมปี 2011 และกุมภาพันธ์ 2013 และได้รับการ
ประมวลผลสำหรับการวิเคราะห์อธิบายการถดถอยโลจิสติกและการตัดสินใจการวิเคราะห์ต้นไม้โดยใช้ IBM SPSS
สถิติ 19 และโปรแกรม Modeler 15.1.
ผลการศึกษา: ปัจจัยเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการติดเชื้อในผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับยาเคมีบำบัดที่ถูก
ระบุ เป็นตัวแทน alkylating, อัลคาลอย vinca และโรคเบาหวานพื้นฐานเบาหวาน การถดถอยโลจิสติก
66.7% อธิบายของการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลในแง่ของความไวและ 88.9% ในแง่ของความจำเพาะ
การวิเคราะห์การตัดสินใจต้นไม้คิดเป็น 55.0% ของการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลในแง่ของความไวและ 89.0% ใน
แง่ของความจำเพาะ ในฐานะที่เป็นความถูกต้องจำแนกโดยรวมถดถอยโลจิสติก 88.0% อธิบายและ
การวิเคราะห์การตัดสินใจต้นไม้อธิบาย 87.2%.
สรุป: การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพบว่ามีระดับที่สูงขึ้นของความไวและการจำแนก
ความถูกต้อง ดังนั้นการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกจะได้ข้อสรุปจะเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีประโยชน์
สำหรับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์การติดเชื้อสำหรับผู้ป่วยที่ได้รับเคมีบำบัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ : เพื่อศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกและ
ต้นไม้การตัดสินใจการประเมินปัจจัยเสี่ยงต่อการติดเชื้อในผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับเคมีบำบัด .
วิธีการ : กลุ่มตัวอย่าง 732 ผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับยาเคมีบำบัด โรงพยาบาลมหาวิทยาลัย
K ในโซล , เกาหลีใต้ เก็บรวบรวมข้อมูลระหว่างเดือนมีนาคม 2011 กุมภาพันธ์ 2556 และ
ประมวลผลสำหรับการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกและการวิเคราะห์การตัดสินใจโดยใช้ IBM SPSS สถิติต้นไม้
19 และ Modeler ( โปรแกรม
ผลที่พบบ่อยที่สุด ปัจจัยเสี่ยงต่อการติดเชื้อในผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับยาเคมีบำบัดอยู่
ระบุว่าเป็นนกบั้งรอกปากแดงอัลคาลอยด์ทดลองต้นแบบ , และโรคเบาหวาน
ถดถอยโลจิสติกอธิบาย 66ร้อยละ 7 ของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลในแง่ของความไวและ 88.9 % ในแง่ของ specificity
ต้นไม้การตัดสินใจการวิเคราะห์ร้อยละ 55.0 % ของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลในแง่ของความไว และความจำเพาะร้อยละ 89.0
แง่ของ . สำหรับความถูกต้องของการจำแนกโดยรวม , การถดถอยโลจิสติกอธิบาย 88.0 เปอร์เซ็นต์ และการตัดสินใจการวิเคราะห์อธิบายต้นไม้

สรุป : 87.2 %การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพบว่าระดับที่สูงขึ้นของความไวและการจำแนก
ความถูกต้อง ดังนั้น การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพบว่าเป็นอย่างมีประสิทธิภาพและมีประโยชน์สำหรับการสร้างวิธีการ
การติดเชื้อแบบจำลองการทำนายผู้ป่วยที่ได้รับเคมีบำบัด