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Logistic回归模型在PSA“灰区”对前列腺癌的预测价值分析

发布时间:2021-04-17 18:19
  目的:分析探讨构建前列腺癌Logistic回归模型在PSA“灰区”的预测价值。方法:回顾性分析吉林大学白求恩第一医院2013年1月至2018年1月间80例PSA在“灰区”取值并初次行前列腺穿刺术患者的临床资料,最终纳入66例患者的临床资料,分别对年龄、前列腺体积(PV)、PSA、f PSA、f/t PSA、PSAD和前列腺MRI等因素做单因素分析,然后根据单因素分析结果和临床经验纳入具有临床意义的参数行回归分析并构建前列腺癌Logistic回归模型,最后绘制各参数的ROC曲线并进行比较分析。结果:纳入的66例患者中,前列腺癌组15例(22.73%)和非前列腺癌组51例(77.27%)。比较分析两组患者的年龄、PSA、f PSA和f/t PSA不具有统计学差异(p>0.05),而PV、PSAD和前列腺MRI具有统计学差异(p<0.05);最终纳入年龄、PSA、f PSA、PV和前列腺MRI进行Logistic多因素回归分析并构建回归模型Y=-15.30275+0.17651年龄+0.65811t PSA-1.28375f PSA-0.083141PV+3.61812MRI。P... 

【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:48 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

Logistic回归模型在PSA“灰区”对前列腺癌的预测价值分析


和B分别为经直肠6针和10点穿刺位点示意图

森林图,回归模型,下限,上限


图 2 Logistic 回归模型各参数 OR 值(95%CI 下限 上限)森林图3.3ROC 曲线分析本研究中样本量是 66 例,其中按金标准诊断的癌症组有 15 例,

曲线,森林图,下限,上限


gistic 回归模型各参数 OR 值(95%CI 下限 上限)森林图3.3ROC 曲线分析本研究中样本量是 66 例,其中按金标准诊断的癌症组有 15 例,非癌症组组有 51 例。绘制各个参数的受试者工作特征曲线(Receiver operatingcharacteristic curve,简称 ROC 曲线),结果显示 Logistic 模型的 AUC 最高,为 0.918,PSAD 次之,为 0.817;PSA 的 AUC 最低

【参考文献】:
期刊论文
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硕士论文
[1]中国前列腺癌发病及死亡现状和流行趋势分析[D]. 韩苏军.北京协和医学院 2015



本文编号:3143914

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