【摘 要】
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目的 使用两种统计方法(Logistic模型联合ROC曲线法和Bayes判别函数法)对新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎,corona virus disease 2019,COVID-19)患者严重程度进行预测,以期辅
【机 构】
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610041成都,四川省疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所“,”620599眉山,仁寿县疾病预防控制中心
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目的 使用两种统计方法(Logistic模型联合ROC曲线法和Bayes判别函数法)对新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎,corona virus disease 2019,COVID-19)患者严重程度进行预测,以期辅助临床对于患者分型早期诊断.方法 收集538名确诊病例的人口学相关信息、临床资料及流行病学调查资料等,计数资料使用例数(％)表示,采用Logistic回归分析模型进行单因素和多因素回归分析;采用ROC曲线法找到最佳临界值;采用Bayes判别法对研究对象进行分类.结果 Logistic模型联合ROC曲线法的总体预测准确率分别为0.682,重症预测正确率为0.784,轻症预测正确率为0.662;Bayes判别法总体预测准确率分别为0.703,重症预测正确率为0.705,轻症预测正确率为0.702.结论 Logistic模型联合ROC曲线法与Bayes判别分析在鉴别COVID-19临床严重程度诊断中均有较高的正确率,且各有优势,两种方法均有一定的应用价值.
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