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申请/专利权人：广西医科大学附属肿瘤医院
摘要：本发明公开了一种基于逻辑回归区分病变的临床预测模型构建方法，属于临床数据分析处理技术领域。获取AFP阴性肝占位患者的临床资料；采用多重插补法进行填补，生成数据集；将数据集分为训练集和验证集；训练集采用单因素Logisitic回归和双向逐步Logisitic回归分析关键独立因素；通过筛选出来的变量构建预测AFP阴性肝脏恶性占位病变的预测模型，并以交互式列线图的形式呈现预测模型；基于训练集和验证集数据，对列线图模型绘制ROC曲线以评价预测模型的区分度，绘制校准曲线以评价预测模型的校准度，绘制决策分析曲线以评价预测模型的临床净收益；满足评价需求时，建立的预测模型用于实际诊断预测。
主权项：1.一种基于逻辑回归区分病变的临床预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取AFP阴性肝占位患者的临床资料；对于变量有20％以下的缺失数据，采用多重插补法进行填补，生成数据集；将数据集分为训练集和验证集；训练集采用单因素Logisitic回归和双向逐步Logisitic回归分析6个关键独立因素；其次，通过筛选出来的6个变量构建区分AFP阴性肝脏占位病变的临床预测模型，并以交互式列线图的形式呈现预测模型；基于良性组和恶性组数据，建立列线图模型并绘制ROC曲线以评价预测模型的区分度，绘制校准曲线以评价预测模型的校准度，绘制决策分析曲线以评价预测模型的临床净收益；区分度、校准度和临床净收益满足评价需求时，建立的预测模型用于实际诊断预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西医科大学附属肿瘤医院 一种基于逻辑回归区分病变的临床预测模型构建方法
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