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ROC曲线广义线性模型及其医学应用

尉洁  
【摘要】: 诊断试验是医学研究的重要组成部分,有关诊断试验准确性评价的方法研究近年引起了医学工作者的高度关注。关于单指标诊断试验评价、联合诊断试验评价已有报道,但考虑多个影响因素(协变量)分析的诊断试验评价研究在国内刚刚起步。有关多因素多指标综合诊断与评价问题,给临床诊断、疾病分型、病因诊断与筛查试验的研究提出许多新问题。诊断试验包括各种实验室检查、影像诊断(如X线、超声波、CT扫描、磁共振及纤维内镜)、仪器分析及其它方法,为正确区分人群健康状态、疾病诊断分期与分型的手段,也是及时确诊病人决定相应干预,评价疾病进程和治疗效果的重要内容。诊断试验准确性评价是诊断试验研究的关键。 ROC分析是目前公认的评价诊断试验准确性最佳的综合指标。在医学诊断试验中,某诊断试验的准确度评价必然会受到多个协变量的影响,常规ROC分析中无论是双正态参数模型,还是非参数法,均无法直接对含协变量的情况进行分析和处理。为有效解决这一难题,本文主要探讨了ROC曲线广义线性模型。 为探讨广义线性估计与贝叶斯估计ROC曲线广义线性模型参数的准确度与样本含量的关系,本文进行了模拟研究。研究结果表明:1、针对同一样本,广义线性估计与贝叶斯估计的参数估计结果相差很小,各参数估计值与设定的真值相差甚微,两种方法均是ROC曲线广义线性模型参数估计的有效方法。当样本含量小于100时,随样本含量的增加,参数估计的准确度越来越好,当样本含量增加到300时参数估计值与真值接近。2、不同样本含量用广义线性估计和贝叶斯估计获得的各参数估计值估计的ROC曲线下面积基本一致,进一步表明样本量大小对ROC曲线广义线性模型评价诊断试验的准确性影响不大,但要保证诊断试验准确性更高,仍要保证样本含量应该在100例以上。3、从模型拟合所需时间考虑,贝叶斯估计会随样本含量的增加而运行时间增加,在样本含量较大时,广义线性估计更可取。 ROC曲线广义线性模型应用于糖尿病诊断试验以及预测糖尿病并发症等连续型资料,不仅可用来探讨协变量对诊断试验准确度影响的独立或协同效应,较容易的针对ROC曲线作出回归参数的解释,而且可通过控制可能遇到的协变量,绘制ROC曲线计算ROC曲线下面积,从而对指标的诊断试验准确性进行评价,为临床决策提供一定的科学依据。 分别采用广义线性估计与贝叶斯估计,拟合等级变量ROC曲线广义线性模型,对不同阅片者超声诊断试验准确度进行评价。结果表明,两种估计方法结果相近,都能根据协变量对诊断试验结果的影响,对不同条件下诊断试验指标的准确度进行评价,为临床个体化干预方案的制定提供理论依据。 ROC曲线广义线性模型是一种考虑协变量层次效应对诊断试验结果影响的综合评价方法,其建模灵活,解释合理,SAS软件编程方便实现。它不仅可用于连续型随机变量和等级变量分析,而且对反应(效应)变量的分布没有特定的要求,可在控制相应协变量影响条件下,绘制ROC曲线计算ROC曲线下面积,形象直观地评价诊断指标的准确性。


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