Logistic回归分析在结肠癌肿瘤标志物诊断中的应用

• 作者: 孙加恒 宗丽滨 王晶囡
• 来源期刊: 高师理科学刊
• 学科: 医学
• 关键词: 单因素方差分析 肿瘤标志物 Logistic回归 ROC曲线
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 27-29,33
• 页数: 4页
• 分类号: O29|R735
• 字数: 2066字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9831.2018.05.005

摘要

以结肠癌早发现为出发点,使用Excel中的单因素方差分析筛选出差异具有统计学意义的肿瘤标志物,其中CEA,CA199,CA724,CA125,CA242,TuM2-PK在不同人群中所表现的差异性都具有统计学意义.将6种肿瘤标志物纳入多因素Logistic回归模型进行多因素分析,剔除不显著的因素CA125,建立CEA,CA199,CA724,CA242,TuM2-PK等5种因素的Logistic回归模型.通过分析多因素模型所得理论结果,借助数值模拟,建立基于Logistic回归分析的ROC曲线模型.ROC曲线的下面积为0.99,明显大于任何单一肿瘤标志物的下面积,表明所建立的多因素诊断模型比单因素模型诊断更为有效,为结肠癌诊断方法的改进提供了理论支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶囡	哈尔滨理工大学理学院	31	35	3.0	4.0
2	孙加恒	哈尔滨理工大学理学院	3	1	1.0	1.0
3	宗丽滨	哈尔滨理工大学理学院	3	1	1.0	1.0