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基于数据挖掘的慢性疲劳综合征伴焦虑和抑郁状态的相关因素分析

李壮 刘洋 葛辛 杨婷 彭玉清

李壮, 刘洋, 葛辛, 杨婷, 彭玉清. 基于数据挖掘的慢性疲劳综合征伴焦虑和抑郁状态的相关因素分析[J]. 中华全科医学, 2018, 16(2): 204-206. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.000057
引用本文: 李壮, 刘洋, 葛辛, 杨婷, 彭玉清. 基于数据挖掘的慢性疲劳综合征伴焦虑和抑郁状态的相关因素分析[J]. 中华全科医学, 2018, 16(2): 204-206. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.000057
LI Zhuang, LIU Yang, GE Xin, YANG Ting, PENG Yu-qing. Relative factor analysis on anxiety and depression state of patients with chronic fatigue syndrome based on data mining[J]. Chinese Journal of General Practice, 2018, 16(2): 204-206. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.000057
Citation: LI Zhuang, LIU Yang, GE Xin, YANG Ting, PENG Yu-qing. Relative factor analysis on anxiety and depression state of patients with chronic fatigue syndrome based on data mining[J]. Chinese Journal of General Practice, 2018, 16(2): 204-206. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.000057

基于数据挖掘的慢性疲劳综合征伴焦虑和抑郁状态的相关因素分析

doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.000057
基金项目: 

北京中医药大学自主选题项目(2016-JYB-JSMS-052);北京中医药大学自主选题项目(2016-JYB-JSPY-039)

详细信息
    通讯作者:

    李壮,E-mail:lizhuang117@163.com

  • 中图分类号: R442.8;R395

Relative factor analysis on anxiety and depression state of patients with chronic fatigue syndrome based on data mining

  • 摘要: 目的 研究慢性疲劳综合征伴焦虑、抑郁状态患者的一般情况、睡眠质量、脑力及体力疲劳程度等相关因素的内在规律,探索新的治疗思路。 方法 搜集2015年8月-2016年10月在北京中医药大学东方医院就诊的302例慢性疲劳综合征伴焦虑、抑郁状态患者的焦虑自评量表、抑郁自评量表、疲劳量表和匹兹堡睡眠指数量表等信息,采用SPSS 20.0统计学软件的Logistic回归分析对相关因素的影响进行分析,Clementine 12.0软件中的Apriori算法进行关联规则分析。 结果 CFS焦虑、抑郁状态随着脑力疲劳程度加重(P<0.001)、睡眠质量变差(P<0.001)而加重,设关联规则的最小支持度为10%,最小置信度为60%,与焦虑的关联规则为8条正规则,影响程度由高到低依次为中度脑力疲劳、睡眠质量很差、重度体力疲劳、睡眠质量一般、本科学历、女性、41~50岁、51~60岁;与抑郁的关联规则为9条正规则,影响程度由高到低依次为睡眠质量很差、中度脑力疲劳、重度体力疲劳、睡眠质量一般、本科学历、41~50岁、女性、51~60岁、体力劳动者。 结论 慢性疲劳综合征伴焦虑、抑郁状态的发生是多因素作用的结果,伴随身体的疲劳程度的加重,会改变患者的情绪状态,情绪状态可能成为独立危险因子,同时又是疲劳程度导致的结果之一,两者关系密切,尤其与睡眠质量和脑力疲劳相关性很高,临床治疗需注意改善睡眠质量及脑力疲劳程度。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2017-01-15

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