Comparisons of Discriminant Analysis Model and Generalized Logit Model in Stroke Patten Identifications Classification

중풍변증분류에 사용되는 판별분석모형과 일반화로짓모형의 비교

  • Kang, Byoung-Kab (Division of TKM Integrated Research Brain Disease Research Center, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • Lee, Ju-Ah (Division of TKM Integrated Research Brain Disease Research Center, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • Ko, Mi-Mi (Division of TKM Integrated Research Brain Disease Research Center, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • Moon, Tae-Woong (Division of TKM Integrated Research Brain Disease Research Center, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • Bang, Ok-Sun (Division of TKM Integrated Research Brain Disease Research Center, Korea Institute of Oriental Medicine)
  • 강병갑 (한국한의학연구원 한의융합연구본부 뇌질환연구센터) ;
  • 이주아 (한국한의학연구원 한의융합연구본부 뇌질환연구센터) ;
  • 고미미 (한국한의학연구원 한의융합연구본부 뇌질환연구센터) ;
  • 문태웅 (한국한의학연구원 한의융합연구본부 뇌질환연구센터) ;
  • 방옥선 (한국한의학연구원 한의융합연구본부 뇌질환연구센터)
  • Received : 2011.02.08
  • Accepted : 2010.03.21
  • Published : 2011.04.25

Abstract

In this study, when a physician make a diagnosis of the Pattern Identifications(PIs) of stroke patients, the development methods of the PIs classification function is considered by diagnostic questionnaire of the PIs for stroke patients. Clinical data collected from 1,502 stroke patients who was identically diagnosed for the PIs subtypes diagnosed by two clinical experts with more than 3 years experiences in 13 oriental medical hospitals. In order to develop the classification function into PIs using the 44 items-Fire&heat(19), Qi-deficiency(11), Yin-deficiency(7), Dampness phlegm(7)- of them was significant statistically by univariate analysis in 61 questionnaires totally, we make some comparisons of the results of discriminant analysis model and generalized logit model. The overall diagnostic accuracy rate of the PIs subtypes for discriminant model(74.37%) was higher than 3% of generalized logit model(70.09%).

Keywords

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