四种与冠心病相关指标联合诊断冠心病价值评价

目的：探讨klgistic多指标联合诊断试验ROC分析中的应用，评价4种与冠心病发病有关指标在冠心病诊断及联合诊断中的效果。方法：根据疾病状态建立klgistic回归模型，通过形成的预测概率或联合预测因子为分析指标，并结合双正态模型建立ROC曲线。结果：通过实例阐述了整个分析过程，并说明了指标对诊断冠心病的有效性，确定了基于联合诊断的晟佳工作点。结论：ROC分析中结合logistic回归模型简单有效，尤其适用于有协变量或多指标联合诊断试验的分析评价。     

ROC曲线下面积的ML估计与假设检验

目的 探讨诊断试验中配对设计资料的ROC分析方法。方法 在双正态模型基础下应用ML估计方法计算ROC曲线下面积，正态近似法估计面积的可信区间及假设检验。结果 由迭代法进行参数估计，得到ROC曲线下的面积、面积的标准误及置信区间，可计算出面积比较的U检验统计量。结论 可用于配对设计的诊断试验的比较和评价，包括对连续性和等级分类资料的处理。     

医学诊断试验评价的ROC分析—重复测量诊断数据的ROC曲线

目的 探讨诊断试验中重复有序分类测量数据的ROC分析方法。方法 在有序模型基础上构造相应的ROC模型,然后选用累积logistic模型作为联系函数,采用GEE方法进行参数估计。结果 通过累积logistic模型的参数估计,能够得到ROC曲线方程、ROC曲线下面积及标准误。结论 上术方法影像诊断试验中常见的重复测量数据进行有效地分析与处理。     

比例优势模型实现ROC分析的方法及其应用前景分析

目的 探讨比例优势模型在ROC分析中的应用前景。方法 比较比例优势模型与双正态模型等经典方法所计算的ROC曲线下面积及其标准误；采用灵敏度残差平方和与决定系数两个指标评价参数模型的拟合优度。结果 在一般情况下，由比例优势模型所得到的Roe曲线指标结果与经典方法很接近；对于有序分类资料和连续型资料，该模型的拟合效果均较好；但由于该模型获得的Roe曲线形状单一，有些情况下该模型的拟合不理想。结论 与经典的方法相比，比例优势模型有其自身的特点，实际应用时应慎重做出选择。     

基于贝叶斯估计的诊断试验ROC曲线回归模型

目的 阐明基于贝叶斯估计的ROC曲线回归模型.方法 通过实例对比分析,介绍WinBUGS软件ROC曲线回归模型参数估计与应用.结果 基于贝叶斯估计的ROC曲线回归模型不仅可考虑(平衡)协变量对诊断试验结果准确性评价的影响,而且可计算不同协变量取值条件下的ROC曲线下面积;不同先验分布的选取在一定范围内模型参数估计结果较稳定,可作为临床诊断试验结果分析的依据.结论 基于贝叶斯估计的ROC曲线回归模型,可有效地解决受协变量影响的临床诊断试验准确度评价问题.     

logistic回归及ROC曲线综合评价基础血清谷氨酸、GABA和谷氨酰胺在癫痫诊断中的应用

目的探讨logistic回归及ROC曲线综合评价检测基础血清谷氨酸、GABA和谷氨酰胺对癫痫诊断的应用价值。方法选取2017年6月-2018年6月来我院就诊的癫痫患者142例作为试验组,同期入院体检健康者133例作为对照组,用RP-HPLC法测定基础血清谷氨酸、GABA及谷氨酰胺的浓度。采用logistic回归分析筛选诊断癫痫的指标,然后得出通过相关危险因素预测癫痫的回归方程,最后采用ROC曲线评价回归方程的相关因素的诊断效能并找到最佳诊断分界值。结果两组年龄、性别、身体质量指数(BMI)差异均无统计学意义(P>0.05),血清谷氨酸、GABA和谷氨酰胺差异均有统计学意义(P<0.001,P<0.01,P<0.01),多因素logistic结果显示谷氨酸和谷氨酰胺与癫痫的相关性分别为1.03和1.005,均有统计学差异(P<0.001,P<0.05),新变量P的AUC为0.819,此时诊断效能最好,敏感性为69%,特异性为83.5%。结论联合基础血清谷氨酸、谷氨酰胺水平的回归模型能够提高对癫痫的诊断效能,可提高其诊断敏感性和特异性,具有较高的临床应用...     

RBF神经网络与logistic回归模型的对比研究

目的 RBF神经网络是一种重要的数据挖掘分类模型,探讨RBF神经网络在解决判别分析问题中的应用.方法 通过实例比较RBF神经网络和logistic回归模型的性能优劣.结果 RBF神经网络的回代拟合效果和泛化能力明显优于logistic回归模型.结论RBF神经网络在医学统计学领域中具有较好的应用前景.     

具有协变量或干扰因素的诊断试验数据的ROC分析

目的 探讨具有协变量或干扰因素的诊断试验的评价问题。建立相应的统计模型及分析方法。方法 基于ROC分析给出变量ROC模型，采用有序logistic连续函数，利用SAS软件进行参数估计，得到有协为量情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。文中结合检测动脉硬化的数据，说明了其用法。结果 采用文中给出的方法，可以有效地扣除协变量的影响，准确地评价诊断的作用。结论 本文提供的方法能够有效地解决诊断试验中具有干扰因素影响的问题。     

不同方差比双正态ROC参数估计样本量确定方法准确性探讨

目的 探讨不同方差比双正态参数估计时样本量确定方法的准确性,对最常用样本量估计方法--双正态法所估计样本量的准确性进行评价与修正.方法 采用Monte Carlo模拟试验,分别利用参数法和非参数法计算获得曲线下面积的参数估计值,获得实际所需样本量,对Obuchowski和Mcclish给出的不同方差比双正态ROC参数估计所需样本量的准确性进行评价,依据试验数据采用曲线拟合方法给出修正公式.结果 Obuchowski和Mcclish给出的方法是假定患病组诊断变量XA和非患病组诊断变量XN服从正态分布,样本量计算公式是以ROC曲线下面积估计值服从正态分布为前提导出的,但事实上随ROC曲线实际面积θ逐渐增大,样本估计量偏离正态,导致样本量估计结果不够准确,与实际样本需要量有一定差距.在其他条件相同的情况下,患病组与非患病组诊断变量方差比越大实际所需样本量越多,在患病组与非患病组诊断变量方差比分别为2∶1及3∶1的情况下,用Obuchowski和Mcclish方法计算出的样本量与实际所需样本量相差不是很大.根据Monte Carlo模拟试验的结果,给出了Obuchowski和Mcclish方法计算样本量的修正公式,该修正公式可有效地应用于实际.结论 Obuchowski和Mcclish方法计算的样本量进行ROC参数估计时需要调整,采用Monte Carlo方法估计的样本量,可以有效地进行双正态ROC参数估计,达到诊断试验评价要求.     

应用分类树模型筛选logistic回归中的交互因素

目的探索自动筛选logistic模型中交互作用因素的方法。方法借助一个实例,说明分层、分类树与lo-gistic模型之间的关系,借助分类树模型自动进行筛选logistic模型中交互作用因素。结果本例分析结果表明,可以应用分类树为logistic模型筛选交互作用因素,并用logistic模型对可能的交互作用因素作最后检验,并通过实例说明应用要点。结论在logistic回归分析中,分类树可以有效地用于自动筛选可能的交互效应因素。     

诊断试验ROC参数估计双正态样本量估计方法探讨

目的 探讨ROC双正态样本量估计方法的准确性。方法 通过Monte Carlo方法对ROC双正态样本量估计法进行评价与修正。结果 根据模拟试验结果得到双正态样本量估计法的校正公式及修正曲线。结论 采用文中给出的样本量调整方法。可以有效地进行样本量估计。达到诊断试验评价的要求。     

应用Logistic回归和ROC曲线分析生化指标对胎盘早剥早期诊断价值

目的:建立并利用数学模型,定量分析孕妇血清中CA125、甲胎蛋白和胎盘生长因子水平,探讨其对胎盘早剥早期诊断的价值。方法:采用微粒酶免疫分析法(MEIA)和双抗体夹心ELISA法检测孕妇血清中CA125、甲胎蛋白和胎盘生长因子水平。应用Logistic回归筛选诊断胎盘早剥的相关指标,建立Logistic回归方程,并通过ROC曲线进行分析。结果:CA125和胎盘生长因子两项指标运用回归方程为P=1/〔1+e-(2.329+0.067X1-0.061X2)〕,其灵敏度98.7%,特异度96.7%,ROC曲线下面积99.5%(P<0.01)。结论:运用Logistic回归和ROC曲线综合分析生化指标预测胎盘早剥具有一定的临床价值,有助于提高诊断的科学性和准确性。     

临床试验评价的ROC分析方法

目的探讨新药临床试验效果的评价问题,给出一种新的统计分析方法。方法基于ROC分析给出多变量ROC模型,采用有序logit联系函数,利用SAS软件进行参数估计,得到有协变量及交互作用情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。结果采用文中给出的方法,可以有效地扣除协变量的影响,用ROC曲线直观地评价药物之间的差别和作用。结论本文提供的方法能够更有效地对临床试验做出客观和准确的评价。     

采用SROC曲线评价我国唐氏综合征产前筛查方法的效果

目的在通过收集20年来国内唐氏综合征产前筛查情况发表的文献,利用SROC曲线方法分析唐氏综合征产前筛查的效果。方法以"唐氏综合征"、"产前筛查"和"产前诊断"为主题词,对《中国生物医学文献数据库》1987～2007年20年的文献进行检索,纳入文献收集数据,利用SAS8.1软件制作SROC曲线。结果根据SROC曲线,可以分析其筛查方法的最佳临界点,可以比较同一筛查方法的不同研究以及比较不同的筛查方法的效果。结论SROC曲线方法可应用于唐氏综合征产前筛查方法的评价,其结果对筛查方法的正确选取有一定的意义。     

使用ROC曲线分析肥胖指标对高血压患病预警的回顾性研究

目的分析不同肥胖指标在预测高血压工作特征曲线下的面积,比较4项指标的预测价值,找出最优的预测方式。方法调查社区中老年人高血压发病率,测量体重、身高、腰围和臀围4项指标,绘制ROC曲线,计算曲线下面积。结果体质指数在4项指标中的曲线下面积最大,为0．6992。在控制腰臀比的情况下,体质指数的预测价值更高,腰臀比〈0．9组的体质指数曲线下面积为0．7399。结论在控制腰臀比的情况下,体质指数对高血压的预测价值更高。