基于机器学习的流动人口围绝经期女性盆底健康风险预测研究Analysis on risk prediction of pelvic floor health among perimenopausal migrant women based on machine learning
路杨,李晶,焦丽娟
摘要(Abstract)：
目的 构建3种机器学习模型，并预测流动人口围绝经期女性盆底功能障碍（Pelvic Floor Dysfunction,PFD）患病风险，为高危人群早期识别提供依据。方法 选取2022年6月—2025年6月于杭州市余杭区第三人民医院就诊的312名流动人口围绝经期女性作为研究对象。经单因素分析、最小绝对收缩与选择算子回归筛选变量，构建逻辑回归（Logistic Regression,LR）、随机森林和支持向量机3种预测模型，并采用预测性能最优模型分析PFD的影响因素。结果 最小绝对收缩与选择算子回归共筛选出10个关键变量。在验证集中，LR模型的曲线下面积值最大（0.956）。训练集中LR模型分析结果显示，中度焦虑/抑郁状态、有高血压史、有慢性病史，孕次、产次、新生儿出生体重增加，是PFD的危险因素（OR=26.172、4.145、12.914,1.632、4.293、1.002;P<0.05）。结论 3种模型预测性能良好，建议优先采用LR模型进行PFD早期筛查。
关键词(KeyWords)： 盆底功能障碍;机器学习;围绝经期;流动人口;预测模型;逻辑回归
基金项目(Foundation): 杭州市医药卫生科技项目（B20253805）
作者(Author): 路杨,李晶,焦丽娟
DOI: 10.19568/j.cnki.23-1318.2026.04.0031
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