【摘 要】
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目的利用logistic回归模型和非参数法探讨疾病联合诊断ROC曲线的应用。方法根据资料建立一元和多元logistic回归模型,计算单独诊断和联合诊断ROC曲线下面积。单独诊断可由SAS
【机 构】
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江苏南通大学公共卫生学院流行病与医学统计学教研室,南通大学附属医院
【基金项目】
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国家自然科学基金(3100059);南通大学自然科学基金(03041051)
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目的利用logistic回归模型和非参数法探讨疾病联合诊断ROC曲线的应用。方法根据资料建立一元和多元logistic回归模型,计算单独诊断和联合诊断ROC曲线下面积。单独诊断可由SAS直接提供logistic回归ROC曲线下面积,联合诊断A法用各指标一元logistic回归预测概率为诊断指标作非参数方法的联合诊断,联合诊断B法用多元logistic回归模型计算个体预测概率P值作诊断指标,用非参数法建立ROC曲线。最后比较各种方法的诊断效果。结果单独诊断时,各时点指标CyC ROC曲线下面积Z分别为0.5746,0.7794,0.7619,0.7968,0.7746,0.7476,0.7651,0.7508,0.7508及总体Z=0.5的假设检验P值分别为0.4514,0.0004,0.0016,0.0005,0.0012,0.0071,0.0051,0.0057,0.0037;联合诊断A(不含before)法比联合诊断B法(不含before)诊断效果要差,其Z分别为0.7480和0.8381,两者均P<0.0001。结论单独诊断能为联合诊断提供一定的应用价值,联合诊断B比联合诊断A诊断价值略高。
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