本文選題：二分類logistic + 阿爾茨海默病��； 參考：《中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)》2017年05期

【摘要】：目的篩選阿爾茨海默病(AD)早期風(fēng)險(xiǎn)因子,通過(guò)二分類logistic回歸和ROC曲線分析建立統(tǒng)計(jì)學(xué)診斷模型,進(jìn)行診斷學(xué)評(píng)價(jià)。方法根據(jù)早期診斷和24個(gè)月診斷比較結(jié)果,將52例基線診斷正常(HC)的患者分為HC未進(jìn)展組(HCnc)45例、HC進(jìn)展組(HCc)7例;將93例基線診斷輕度認(rèn)知功能障礙(MCI)的患者分為未進(jìn)展組(MCInc)50例、MCI進(jìn)展組(MCIc)43例。分別對(duì)HCnc組和HCc組、MCInc組和MCIc組進(jìn)行差異性檢驗(yàn)篩選風(fēng)險(xiǎn)因子,并構(gòu)建二分類logistic回歸診斷模型。結(jié)果經(jīng)差異性檢驗(yàn)分析,HCnc組和HCc組中β-淀粉樣蛋白1-42(Aβ1-42)、右側(cè)海馬體積(R-hippo)、后扣帶回皮質(zhì)灰度(PCING)具有顯著性差異(P0.05),經(jīng)二分類logistic回歸分析得到統(tǒng)計(jì)學(xué)診斷模型,模型對(duì)HCc的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為42.9%,HCnc的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為97.8%,總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為90.4%,ROC曲線分析得到Aβ1-42、R-hippo、PCING以及曲線下面積(AUC)分別為0.722、0.756、0.879、0.930;MCInc組和MCIc組中MMSE得分、AD認(rèn)知行為評(píng)分(ADAS-cog)、R-hippo、頂葉皮質(zhì)灰度(PRT)以及PCING具有顯著性差異(P0.05),經(jīng)二分類logistic回歸分析得到統(tǒng)計(jì)學(xué)診斷模型,模型對(duì)MCIc的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為65.1%,MCInc的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為74.0%,總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為69.9%,ROC曲線分析得到MMSE、ADAS-cog、R-hippo、PRT、PCING以及模型AUC分別為0.623、0.652、0.618、0.629、0.661、0.694。結(jié)論應(yīng)用二分類logistic回歸建立的統(tǒng)計(jì)學(xué)診斷模型能有效地對(duì)AD早期風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。
[Abstract]:Objective to screen the early risk factors of Alzheimer's disease (AD) and establish a statistical diagnostic model by two classification logistic regression and ROC curve analysis to evaluate the diagnosis. Methods according to the results of early diagnosis and 24 months' diagnosis, 52 patients with normal HCH were divided into HCncV group (n = 45) and HCC group (n = 7). A total of 93 patients with mild cognitive impairment (MCI) were divided into two groups: no progress group (50 cases) and MCI progression group (43 cases). The risk factors were screened by difference test between HCnc group and HCc group and MCIc group, and two classification logistic regression diagnostic model was constructed. Results there were significant differences in 尾 -amyloid 1-42 A 尾 1-42, right hippocampal volume R-hippog and posterior cingulate cortex grayscale in HCNC group and HCc group (P 0.05). The statistical diagnostic model was obtained by two classification logistic regression analysis. The prediction accuracy of the model for HCc is 42.9% and 97.8% for HCNC, and the overall prediction accuracy is 90.4% for ROC curve analysis. The results of A 尾 1-42U R-hippoPCING and the area under curve are 0.7220.7560.8790.8790.30MCInc and MCIc respectively. The MMSE scores and cognitive behavior scores of AD and ADAS-CogSIP R-hippo, the grayscale of parietal cortex, respectively, are 0. 722 鹵0. 756 and 0. 879% respectively, and the scores of MMSE scores and cognitive behavior scores of ADAS-CogPIP are 0. 722 鹵0. 756 and 0. 879%, respectively. There was significant difference between PCING and PRT (P 0.05). The statistical diagnostic model was obtained by two classification logistic regression analysis. The prediction accuracy of the model for MCIc is 65.1 and that of MCInc is 74.0, the overall accuracy of prediction is 69.9. by the analysis of the ROC curve, the model AUC is 0.623 / 0.652and 0.6290.6610.694respectively by the analysis of the curve of the model ADAS-CogCIP / ROC, and the AUC of the model is 0.623 / 0.652and 0.61818 / 0.6290.6610.694respectively. Conclusion the statistical diagnostic model established by two classification logistic regression can effectively evaluate the early risk of AD.
【作者單位】： 中國(guó)人民解放軍第三軍醫(yī)大學(xué)學(xué)員旅五營(yíng);中國(guó)人民解放軍第三軍醫(yī)大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系生物醫(yī)學(xué)材料學(xué)教研室;中國(guó)人民解放軍第三軍醫(yī)大學(xué)數(shù)學(xué)與生物數(shù)學(xué)教研室;
【基金】：重慶市自然科學(xué)基金(CSTC2013jcyjA 10041)
【分類號(hào)】：R749.16

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本文編號(hào)：1784279