Predicting of Stroke Risk Based On Clinical Symptoms Using the Logistic Regression Method
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 72
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJIM-14-2_007
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1402
چکیده مقاله:
Mathematical modeling is one of the feasible methods that can be used to solve real problems. Modeling can be done using a variety of methods, including statistical methods that can be used to predict a variety of events. Health is one of the most important areas of research in the world today. Among the various diseases in the health sector, this study concerns stroke which is the second leading cause of death and long-term human disability, that has led to doing this research. The main objective of this research is to design and to build a predictive model of stroke based on symptoms and clinical reports, whether or not stroke occurs in patients in the near future. Using logistic regression technology, the main pathogenic factors of stroke have been found and their incidence has been predicted. In this study, clinical information from ۵۴۱۱ patients was collected and, after applying the LR method, the predictive model was designed.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. GholamAzad
Department of Applied Mathematics, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran.
J. Pourmahmoud
Department of Applied Mathematics, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran.
A. R. Atashi
Department of E-Health, Virtual School, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
M. Farhoudi
Neurosciences Research Center, Tabriz university of medical sciences, Tabriz, Iran.
R. Deljavan Anvari
Neurosciences Research Center, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :