手足口病重症化危险因素BP神经网络模型预测分析

？目的探讨BP神经网络（BPNN）模型分析在儿童手足口病重症化危险因素预测中的作用，为手足口病的临床诊断提供参考依据。方法整群抽取河南省郑州市某医院2013年4—6月收治的233例出现发病症状到入院时间<72h的手足口病患儿作为调查对象进行问卷调查，采用MATLAB7.0神经网络工具箱构建BPNN模型，分析影响手足口病重症化危险因素的平均影响值（MIV），按MIV值的绝对值的大小排出因子顺位，与多因素logistic回归模型进行比较。结果BPNN模型最终的网络结构为26→8→1，影响手足口病重症化的前10位危险因素（MIV绝对值）依次为：易惊（0.6914）、颈强直（0.5373）、呕吐（0.4538）、血糖升高（0.4299）、手足抖动（0.3813）、精神差（0.3283）、热峰≥39℃（0.3086）、白细胞升高（0.2902）、热程≥3d（0.2621）、嗜睡（0.2427）；多因素logistic回归分析的主要危险因素（OR值）依次为：颈强直（183.633）、易惊（158.868）、呕吐（59.347）、血糖升高（23.133）、白细胞升高（12.243）、热程≥3d（7.765）、手足抖动（5.738）、精神差（4.452）；饱和对数线性模型分析结果显示，热峰≥39℃与精神差和白细胞升高均有交互作用（P<0.05）。结论BPNN模型可以较好地反映手足口病与各影响因素间复杂的非线性关系，网络的拟合效果和分类正确率均较好，可用于手足口病重症化危险因素的分析研究。