發(fā)布時(shí)間：2018-01-06 23:31

  本文關(guān)鍵詞：河南農(nóng)村育齡婦女妊娠等待時(shí)間影響因素分析及生育能力預(yù)測(cè)模型比較研究　出處：《北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 妊娠等待時(shí)間 生育能力 影響因素分析 預(yù)測(cè)模型

【摘要】：[研究背景]流行病學(xué)調(diào)查顯示,近年來(lái)育齡婦女生育能力呈下降趨勢(shì),計(jì)劃受孕人群生育能力已經(jīng)成為當(dāng)前女性生殖健康研究的熱點(diǎn)之一。生育能力評(píng)價(jià)的直接評(píng)價(jià)指標(biāo)則是妊娠等待時(shí)間(Waiting Time to Pregnancy,TTP),即夫婦雙方在未避孕且規(guī)律性生活開(kāi)始到達(dá)到妊娠所經(jīng)歷的時(shí)間。目前,TTP相關(guān)研究主要集中的歐美地區(qū),而國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究非常少。此外,大部分妊娠等待時(shí)間影響因素的相關(guān)研究均為回顧性研究。目前,在信息技術(shù)迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)量高速膨脹、數(shù)據(jù)類型日益豐富、數(shù)據(jù)管理和分析需求不斷提升的當(dāng)前社會(huì),面對(duì)具有復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和非線性關(guān)系的大數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論在理論研究和應(yīng)用實(shí)踐方面面臨著諸多挑戰(zhàn),而為了能夠有效利用大數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,利用大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),必須利用數(shù)據(jù)挖掘的方法,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來(lái)模擬人類的學(xué)習(xí)方式,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象之間關(guān)系的分析,提取出隱含在數(shù)據(jù)中的模式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會(huì)科學(xué)以及自然科學(xué)多個(gè)領(lǐng)域的研究已日益成熟,但在生殖健康領(lǐng)域的應(yīng)用仍然較少,如何能夠?qū)��?shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用到生育能力預(yù)測(cè),選擇合適的算法,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)生育能力進(jìn)行預(yù)測(cè),將成為生殖流行病學(xué)研究中的一個(gè)重要研究方向。[研究目的]本研究主要對(duì)河南農(nóng)村地區(qū)女性妊娠等待時(shí)間的影響因素進(jìn)行了分析,探索并建立基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的生育能力預(yù)測(cè)模型,并對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行比較。具體目的為:(1)研究參檢人群生育能力的基本情況,通過(guò)分析參加孕前檢查的農(nóng)村育齡婦女的中位受孕時(shí)間以及累積受孕概率來(lái)對(duì)妊娠等待時(shí)間進(jìn)行評(píng)價(jià);(2)采用多種統(tǒng)計(jì)模型,探索現(xiàn)有數(shù)據(jù)中對(duì)妊娠等待時(shí)間的影響因素,并分析影響因素對(duì)于妊娠等待時(shí)間的影響程度大小及趨勢(shì)。(3)采用Logistic回歸、決策樹(shù)及隨機(jī)森林算法分別建立參檢人群生育能力預(yù)測(cè)模型,并對(duì)三種模型的預(yù)測(cè)能力以及泛化能力進(jìn)行比較。[材料與方法]數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年河南省國(guó)家免費(fèi)孕前健康檢查項(xiàng)目數(shù)據(jù)。入選標(biāo)準(zhǔn)為女性年齡在15-49歲,目前未受孕,且在六個(gè)月內(nèi)準(zhǔn)備懷孕的人群。參檢人群在基線調(diào)查后,研究人員將對(duì)其開(kāi)展為期1年的早孕隨訪以及1年的妊娠結(jié)局隨訪,所有信息均通過(guò)電子化的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)入中心數(shù)據(jù)庫(kù)。本研究排除了自報(bào)不孕不育者以及調(diào)查中回答未做好懷孕準(zhǔn)備者,最終確定研究人群為568850例。在第一部分研究中,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗及預(yù)處理,之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了基本統(tǒng)計(jì)描述。對(duì)于妊娠等待時(shí)間的評(píng)價(jià),本研究采用中位受孕時(shí)間以及累積受孕概率及基于生存分析Kaplan-Meier法的累積受孕概率曲線來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)及比較。對(duì)于妊娠等待時(shí)間的影響因素分析,本研究主要采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型,并計(jì)算受孕概率比值及其95%可信區(qū)間。同時(shí),對(duì)于月經(jīng)初潮年齡等定量變量,本研究采用了限制性立方樣條回歸模型,通過(guò)繪制樣條回歸曲線以直觀的分析定量暴露因素和應(yīng)變量之間的關(guān)系。在第二部分研究中,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗、缺失值填補(bǔ)以及其他預(yù)處理,其次采用逐步回歸以及共線性診斷的方法進(jìn)行了變量篩選以進(jìn)一步簡(jiǎn)化模型。分別利用Logistic回歸模型、決策樹(shù)(CART樹(shù))模型以及隨機(jī)森林模型建立預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整以選擇最優(yōu)模型。采用準(zhǔn)確率、混淆矩陣以及ROC曲線下面積對(duì)模型的預(yù)測(cè)判別能力進(jìn)行了比較,并隨機(jī)抽取了 150,000例2012-2013年參檢人群的數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后,作為測(cè)試集,將2014年經(jīng)預(yù)處理后的全部數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,測(cè)試模型的泛化能力。[研究結(jié)果]1、妊娠等待時(shí)間流行病學(xué)影響因素分析研究結(jié)果顯示,低年齡組、教育程度較低以及農(nóng)民人群的妊娠等待時(shí)間與高年齡、教育程度較高或非農(nóng)民人群相比較短,累積妊娠概率較高。曾避孕女性、初潮年齡高于14歲、月經(jīng)經(jīng)期短于5天或長(zhǎng)于6天、月經(jīng)周期長(zhǎng)于29天、月經(jīng)量較少或較多、自報(bào)痛經(jīng)的人群其妊娠等待時(shí)間均高于對(duì)照組。限制性立方樣條分析結(jié)果顯示,初潮年齡低于13歲的女性,其受孕概率比值較低;隨著初潮年齡的上升,受孕概率比值逐漸增加;與對(duì)照組(28天)相比,月經(jīng)周期短于27天的女性,其受孕概率比值較低;隨著月經(jīng)周期天數(shù)的上升,受孕概率比值逐漸增加。與對(duì)照組(4.5天)相比,月經(jīng)經(jīng)期短于4天的女性,其受孕概率比值較低;隨著月經(jīng)周期天數(shù)的上升,受孕概率比值逐漸增加。非吸煙者、無(wú)被動(dòng)或偶爾被動(dòng)吸煙、不飲酒者、BMI在18.5-24.9之間以及未接觸過(guò)毒害物質(zhì)的丈夫及妻子其累積妊娠概率明顯高于其他暴露組。對(duì)丈夫BMI與累積受孕概率擬合限制性立方樣條回歸模型,BMI高于19且低于22.86的男性,其妻子受孕概率比值較高。對(duì)妻子BMI與TTP擬合限制性立方樣條回歸模型,分析結(jié)果顯示與對(duì)照組相比,BMI高于18.5且低于21.45的女性,其受孕概率比值較高。工作壓力及經(jīng)濟(jì)壓力較大的人群其累積妊娠概率明顯低于其他暴露組。以上結(jié)果在單因素回歸分析及多因素回歸分析模型中的結(jié)果均一致。2、農(nóng)村育齡婦女生育能力預(yù)測(cè)模型應(yīng)用比較研究分別構(gòu)建了 Logistic回歸模型、決策樹(shù)(CART)模型以及隨機(jī)森林模型,分別選取80%,70%以及60%的樣本作為訓(xùn)練集,其余樣本作為測(cè)試集,Logistic回歸模型的ROC曲線下面積為0.69392,0.69347,0.69453,CART樹(shù)模型的ROC曲線下面積分別為0.70009,0.69831,0.69839,隨機(jī)森林模型的ROC曲線下面積分別為 0.75384,0.75251,0.75068。選擇80%的樣本作為訓(xùn)練集,20%的樣本作為測(cè)試集,分別繪制了 Logistic回歸模型、CART樹(shù)模型以及隨機(jī)森林模型的ROC曲線,隨機(jī)森林模型的ROC曲線相比Logistic回歸模型與CART模型的更靠近左上角,且完全在Logistic回歸模型及CART模型的ROC曲線外側(cè),說(shuō)明隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)判別能力要好于Logistic回歸模型及CART模型。Logistic模型,CART模型以及隨機(jī)森林模型的靈敏度分別為0.86,0.87以及0.88;特異度分別為0.36,0.38以及0.44;假陽(yáng)性率分別為0.64,0.62以及0.56;假陰性率分別為0.14,0.13以及0.12。隨機(jī)森林的各項(xiàng)指標(biāo)要好于其他兩種模型。將隨機(jī)選取的150,000例2012-2013年參檢人群數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,將2014年經(jīng)預(yù)處理后的全部數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,對(duì)三種模型的泛化能力比較結(jié)果顯示:三種模型的各項(xiàng)指標(biāo)與原數(shù)據(jù)集分析指標(biāo)基本一致。此外,表中可見(jiàn)隨機(jī)森林模型的靈敏度及特異度均高于Logistic回歸模型,而假陽(yáng)性率和假陰性率均低于Logistic回歸模型,說(shuō)明在測(cè)試數(shù)據(jù)集中隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)判別能力仍高于Logistic回歸模型的判別能力。測(cè)試后發(fā)現(xiàn),三種模型的泛化能力都較好,Logistic回歸模型,CART模型以及隨機(jī)森林模型均稍高于建模數(shù)據(jù)集所得的AUC。[結(jié)論]通過(guò)本研究的分析結(jié)果可見(jiàn),對(duì)于農(nóng)村育齡婦女來(lái)說(shuō),妊娠等待時(shí)間的影響因素較多且較復(fù)雜,社會(huì)人口學(xué)特征、月經(jīng)、生育史、生活方式以及社會(huì)心理壓力等都對(duì)妊娠等待時(shí)間具有程度不等的影響,這些關(guān)系在調(diào)整了協(xié)變量后仍然存在。研究認(rèn)為,通過(guò)宣傳教育等手段對(duì)吸煙、飲酒、被動(dòng)吸煙、BMI以及心理壓力等與妊娠等待時(shí)間存在著密切關(guān)系的因素進(jìn)行預(yù)防,鼓勵(lì)計(jì)劃妊娠人群在備孕期減少吸煙、被動(dòng)吸煙以及飲酒,采用健康的生活方式,保持正常體重,從而提高人群的生育能力。此外,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,對(duì)本研究的大樣本數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型并比較后,可見(jiàn)隨機(jī)森林算法要明顯好于傳統(tǒng)的Logistic回歸模型以及CART樹(shù)模型。這種算法在生育能力預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用將具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,通過(guò)建立生育能力預(yù)測(cè)模型,可以對(duì)參加孕前優(yōu)生健康檢查的參檢家庭進(jìn)行一年內(nèi)是否能夠受孕進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)模型得到在一年內(nèi)懷孕可能性較小的人群,并對(duì)這部分人群進(jìn)行重點(diǎn)觀測(cè),進(jìn)行健康宣教。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R714

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本文編號(hào)：1390018