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中华临床医师杂志(电子版) ›› 2020, Vol. 14 ›› Issue (10) : 835 -839. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-0785.2020.10.017

所属专题: 文献

调查研究

高尿酸血症危险因素的数据挖掘及关联规则研究
孙茹蓉1, 徐婷1, 谢雯1, 马英淳1, 张佩蓉1, 喻少波1, 徐正1, 张璐1, 周士亮1, 蒋婉岚1, 谈俊燕2, 吴敏1,()   
  1. 1. 213000 江苏常州,苏州大学附属三院风湿免疫科
    2. 213000 江苏常州,河海大学物联网工程学院
  • 收稿日期:2020-03-24 出版日期:2020-10-15
  • 通信作者: 吴敏
  • 基金资助:
    2016年常州市卫生计生委重大科技项目(ZD201609)

Data mining and association rule mining of risk factors for hyperuricemia

Rurong Sun1, Ting Xu1, Wen Xie1, Yingchun Ma1, Peirong Zhang1, Shaobo Yu1, Zheng Xu1, Lu Zhang1, Shiliang Zhou1, Wanlan Jiang1, Junyan Tan2, Min Wu1,()   

  1. 1. Department of Immunology and Rheumatology, the Third Affiliated Hospital of Soochow University, Changzhou 213000, China
    2. College of Internet of Things Engineering, Hohai University, Changzhou 213000, China
  • Received:2020-03-24 Published:2020-10-15
  • Corresponding author: Min Wu
引用本文:

孙茹蓉, 徐婷, 谢雯, 马英淳, 张佩蓉, 喻少波, 徐正, 张璐, 周士亮, 蒋婉岚, 谈俊燕, 吴敏. 高尿酸血症危险因素的数据挖掘及关联规则研究[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2020, 14(10): 835-839.

Rurong Sun, Ting Xu, Wen Xie, Yingchun Ma, Peirong Zhang, Shaobo Yu, Zheng Xu, Lu Zhang, Shiliang Zhou, Wanlan Jiang, Junyan Tan, Min Wu. Data mining and association rule mining of risk factors for hyperuricemia[J/OL]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2020, 14(10): 835-839.

目的

使用关联规则的数据挖掘方法研究分析高尿酸血症危险因素的关联性及关联强度。

方法

将调查的3 724例患者和社区居民的临床情况作为数据集,使用IBM SPSS Statistic19.0软件中的Apriori算法对数据集进行分析。

结果

在3 724名调查人群中,高尿酸血症占样本的13.32%,三酰甘油、肌酐、尿素氮和总胆红素异常分别占25.76%、7.90%、13.91%和13.56%,高尿酸血症患病率分别为20.24%、43.70%、22.28%和20.72%。关联规则分析结果显示,高血压(χ2=34.01,P<0.001)、糖尿病(χ2=9.07,P=0.003)、三酰甘油(χ2=20.38,P<0.001)、总胆红素(χ2=57.03,P<0.001)、谷丙转氨酶(χ2=6.156,P=0.017)、肌酐(χ2=102.71,P<0.001)和尿素氮(χ2=72.82,P<0.001)有统计学显著性差异;而血糖(χ2=0.369,P=0.584)、总胆固醇(χ2=1.081,P=0.326)和谷草转氨酶转氨酶(χ2=3.656,P=0.074)无统计学差异。

结论

高血压、肌酐、三酰甘油和总胆红素是高尿酸血症的危险因素,高尿酸血症与高血压密切相关,是高血压的独立危险因素和预测因素。

Objective

To analyze the association and correlation strength of risk factors for hyperuricemia using data mining and association rule mining.

Methods

The clinical data of 3724 patients and community residents were taken as the data set. The Apriori algorithm of IBM SPSS Statistic19.0 was used to analyze the data set.

Results

Approximately 13.32% of the patients had hyperuricemia. Abnormal triglycerides, creatinine, urea nitrogen, and total bilirubin occurred in 25.76%, 7.90%, 13.91%, and 13.56% of the patients, respectively. The prevalence of hyperuricemia in patients with abnormal triglycerides, creatinine, urea nitrogen, and total bilirubin was 20.24%, 43.70%, 22.28%, and 20.72%, respectively. Association rule analysis showed that hypertension (χ2=34.009, P<0.001), diabetes (χ2=9.075, P=0.003), triglycerides (χ2=20.388, P<0.001), total bilirubin (χ2=57.032, P<0.001), ALT (χ2=6.156, P=0.017), creatinine (χ2=102.707, P<0.001), and urea nitrogen (χ2=72.818, P<0.001) were significantly different, although there were no significant differences in blood glucose (χ2=0.369, P=0.584), total cholesterol (χ2=1.081, P=0.326), and AST (χ2=3.656, P=0.074).

Conclusion

Hypertension, Cr, TG, BUN, and total bilirubin are risk factors for hyperuricemia. Hyperuricemia is closely related to hypertension and is an independent risk factor and predictive factor for hypertension.

表1 数据定义
表2 Apriori算法分析结果
表3 高尿酸血症影响因素的χ2检验分析表
表4 高尿酸血症影响因素的Logistic回归分析结果
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