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研究文章

应用随机森林生存模型提高决策树的普遍性:一个案例研究在急性心肌梗塞

表1

人口特征的病人。


预测变量	水平	数百分比(%)

性	男性/女性	423 (69.7)/ 184 (30.3)
高血压疾病	是/否	245 (40.4)/ 362 (59.6)
高脂血症	是/否	135 (22.2)/ 472 (77.8)
缺血性心脏病的历史	是/否	184 (30.3)/ 423 (69.7)
糖尿病	是/否	150 (24.7)/ 457 (75.3)
吸烟情况	是/否	216 (35.6)/ 391 (64.4)
AMI疾病的家族史	是/否	63 (10.4)/ 544 (89.6)
Q波状态	是/否	159 (26.2)/ 448 (73.8)
链激酶治疗	是/否	278 (45.8)/ 329 (54.2)
干预	血管成形术	32 (5.3)
	起搏器手术	36 (5.9)
	心脏搭桥手术	45 (7.4)
	药物治疗	494 (81.4)

文章奖:2020年杰出的研究贡献,选择由我们的首席编辑。获奖的文章阅读。