【摘 要】
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目的 利用三种分类算法分析艾滋病高危人群对暴露后预防(PEP)使用意愿的影响因素,并进行预测及预测效果评价.方法 采用方便抽样,在中国11个城市招募五类艾滋病高危人群2002人,通过电子问卷收集相关信息,利用Logistic回归、决策树和随机森林分析PEP使用意愿的影响因素,并对验证集进行预测,比较三者的预测性能.结果 在五类高危人群中,MSM的PEP使用意愿最高,为82.6％,暗娼的PEP使用意愿最低,为42.8％.Logistic回归结果显示,与 MSM 相比,吸毒人群(OR=0.472,95％CI:
【机 构】
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山东大学齐鲁医学院公共卫生学院流行病学系,济南250012
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目的 利用三种分类算法分析艾滋病高危人群对暴露后预防(PEP)使用意愿的影响因素,并进行预测及预测效果评价.方法 采用方便抽样,在中国11个城市招募五类艾滋病高危人群2002人,通过电子问卷收集相关信息,利用Logistic回归、决策树和随机森林分析PEP使用意愿的影响因素,并对验证集进行预测,比较三者的预测性能.结果 在五类高危人群中,MSM的PEP使用意愿最高,为82.6％,暗娼的PEP使用意愿最低,为42.8％.Logistic回归结果显示,与 MSM 相比,吸毒人群(OR=0.472,95％CI:0.306～0.723)和暗娼(OR=0.497,95％CI:0.306～0.804)的PEP使用意愿较低,此外,受教育程度低、艾滋病风险认知高、PEP认知水平低、饮酒、近1个月未发生无套性行为、近1年寻求过艾滋病咨询服务者对PEP的使用意愿较低(P＜0.05).决策树模型结果显示PEP认知、受教育程度、艾滋病风险认知和人群类别是影响PEP使用意愿的主要因素.随机森林结果显示PEP使用意愿的主要影响因素按重要性排序依次为人群类别、PEP认知、艾滋病风险认知和受教育程度.三种分类算法均较好地预测了 PEP使用意愿,Logistic回归、决策树和随机森林的预测准确率分别为0.763、0.743和0.810,随机森林的预测效果最佳.结论 三种分类算法在预测艾滋病高危人群对PEP使用意愿上表现出较好的准确性.应加强艾滋病高危人群的健康教育,尤其是吸毒人群和暗娼,提高对PEP的认知水平,将有助于PEP使用.
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