基于数据挖掘的前列腺癌风险预测研究

来源 :广西医科大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：quixotic

【摘要】

：

目的:通过构建Logistic回归模型对前列腺癌(PCa)发生的关联因素及风险预测进行分析。方法:采用国家临床医学科学数据中心的PCa数据库中的诊断数据,共筛选出符合标准的病例308

【作者】

：

韦雅芹程锐璇史维俊储钜航苏旭吴华彰

【机构】

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蚌埠医学院临床医学院,蚌埠医学院生命科学学院,蚌埠医学院第一附属医院

【出处】

：

广西医科大学学报

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

前列腺癌风险预测 LOGISTIC回归模型 prostate cancerrisk predictionlogistic regression model

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(No.21707002),安徽省自然科学基金资助项目(No.1908085MH257),蚌埠医学院转化医学重点项目(No.BYTM2019008)

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目的:通过构建Logistic回归模型对前列腺癌(PCa)发生的关联因素及风险预测进行分析。方法:采用国家临床医学科学数据中心的PCa数据库中的诊断数据,共筛选出符合标准的病例3080例,其中建模组及对照组分别为2680和400例,分析多因素对PCa的预测作用,同时建立风险预测模型并进行验证。结果:经二元Logistic单因素回归分析发现,体重指数(Ibm)、游离前列腺特异性抗原(fPSA)、总PSA(tPSA)及载脂蛋白A1等对PCa均具有诊断意义(P<0.05)。Logistic多因素回归分析发

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