[发明专利]一种电力职业人群重大慢性病风险评估方法及系统

权利要求书

1.一种电力职业人群重大慢性病风险评估方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取采样的电力职业人群数据，所述电力职业人群数据所对应的数据类别包括：个人基本信息数据、个人生活习惯数据、心理健康状况数据、职业相关因素数据、体检数据、人资数据；

获取需要分析的身体指标及其所包含的风险等级；

根据所述电力职业人群数据所对应的数据类别、所述身体指标及其所包含的风险等级，建立logistic回归模型；

将所述电力职业人群数据录入已建立的logistic回归模型，对录入所述电力职业人群数据的logistic回归模型进行求解，得到所述身体指标的每一风险等级所对应的概率。

2.根据权利要求1所述的电力职业人群重大慢性病风险评估方法，其特征在于，所述身体指标包含有：身体质量指数、血压指数、血糖指数中的至少一种；所述身体质量指数包含的风险等级有：低体重、正常、肥胖前期、一级肥胖、二级肥胖；所述血压指数包含的风险等级有：正常、正常高压、高血压；所述血糖指数包含的风险等级有：正常、糖尿病前期、糖尿病。

3.根据权利要求1所述的电力职业人群重大慢性病风险评估方法，其特征在于，logistic回归模型的数量为g-1个，g为所述身体指标对应的风险等级的数量，其中第j个logistic回归模型为：

m为电力职业人群数据总量，β_n为logistic回归模型中每个自变量X_n的回归系数，β_0j为logistic回归模型的截距值，β_i和β_0j通过最大似然法对logistic回归模型进行拟合得到，X_n为具体的电力职业人群数据。

4.根据权利要求3所述的电力职业人群重大慢性病风险评估方法，其特征在于，对录入所述电力职业人群数据的logistic回归模型进行求解，具体为：

利用下述公式对logistic回归模型进行求解：

当k＝1时，

当g>k>1时，

其中P_k为所述身体指标的第k个风险等级对应的概率。

5.根据权利要求1所述的电力职业人群重大慢性病风险评估方法，其特征在于，还包括下述步骤：

利用logistic回归模型的回归系数计算用于衡量危险因素作用大小的优势比。

6.一种电力职业人群重大慢性病风险评估系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取采样的电力职业人群数据，所述电力职业人群数据所对应的数据类别包括：个人基本信息数据、个人生活习惯数据、心理健康状况数据、职业相关因素数据、体检数据、人资数据；

身体指标及风险等级获取模块，用于获取需要分析的身体指标及其所包含的风险等级；

模型构建模块，用于根据所述电力职业人群数据所对应的数据类别、所述身体指标及其所包含的风险等级，建立logistic回归模型；

风险计算模块，用于将所述电力职业人群数据录入已建立的logistic回归模型，对录入所述电力职业人群数据的logistic回归模型进行求解，得到所述身体指标的每一风险等级所对应的概率。

7.根据权利要求6所述的电力职业人群重大慢性病风险评估系统，其特征在于，所述身体指标包含有：身体质量指数、血压指数、血糖指数中的至少一种；所述身体质量指数包含的风险等级有：低体重、正常、肥胖前期、一级肥胖、二级肥胖；所述血压指数包含的风险等级有：正常、正常高压、高血压；所述血糖指数包含的风险等级有：正常、糖尿病前期、糖尿病。