logistic回归在乳腺癌综合分析诊断中的应用

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1、因素logistic回归方程，得到BSMU-logistic模型；以基本情况（B）+症状体征（S）+钼靶x线(M)为变量得到BSM-logistic模型；以基本情况（B）+症状体征(S)+彩超(U)为变量，得到BSU-logistic模型。模型组间比较：对三个诊断模型进行统计学分析，绘制ROC曲线，运用medcal软件对比ROC曲线下面积，以比较三个模型的诊断性能。最优模型及其最佳诊断截断点的选取：根据ROC曲线下面积，得到最优模型，并选取该模型的最佳诊断截断点作为乳腺癌的诊断标准。结果1.单因素分析结果显示：年龄、职业、病灶质地、病灶边界、病灶形态、表面光滑度、活动度、患者腋窝淋巴

2、结肿大、钼靶边缘、钼靶形态、微钙化、结构紊乱、厚皮征、漏斗征、超声边缘、超声形态、内部回声、微钙化、周边及内部血流信号、血流信号分级（CDFI）、超声腋窝淋巴结肿大这21个指标在病例组和对照组中有显著性差异（p<0.05）。2.多因素结果分析：将所有有显著性差异的指标代入logistic多因素回归方程，得到综合所有资料的最终建模指标：病灶质地、病灶边界、钼靶边缘、漏斗征、超声形态、周边及内部血流信号、血流信号分级、超声腋窝淋巴结肿大。3.三个模型的诊断结果：模型一、模型二、模型三的诊断准确率分别为93.4%、85.6%、87.4%，特异度分别为88.0%、74.0%、70.0%，敏感

3、度分别为95.7%、90.6%、94.9%。4.模型组间比较：三个模型的ROC曲线下面积（AUC1、AUC2、AUC3）分别为0.964、0.924、0.920。组间比较结果显示：AUC1与AUC2差异有统计学意义，AUC1与AUC3差异有统计学意义，AUC23万方数据与AUC3差异无统计学意义。5.最优模型及其最佳诊断截断点：模型一的ROC曲线下面积最大，提示模型一的诊断性能最优。模型一的回归方程Logit（P）=-48.335+2.227*X1+1.033*X2+2.684*X3+21.633*X4+2.417*X5+8.101*X6-2.826*X7+2.527*X8。该模型乳

4、腺癌的最佳临床诊断截断值为0.501，其对应的敏感度为95.7%，特异度为88.0%。结论1.利用多种资料建立的logistic回归乳腺癌诊断模型可提高乳腺癌的诊断准确率。2.钼靶logistic回归模型和彩超logistic回归模型对乳腺癌诊断的准确率无明显差异性。关键词乳腺癌；诊断；logistic回归分析；模型4万方数据TheStudyofApplicationwithLogisticRegressioninComprehensiveAnalysisandDiagnosisofBreastCancerAbstractObjectiveTheaimofthestudyistoes

5、tablishalogisticaideddiagnosisofbreastcancermodel,throughthecomprehensiveanalysisoflogisticalregressionwiththebasicsituation,clinicalexamination,mammographyx-ray,colorDopplerimagingstudiesfourtypesinformationaboutbreastpatients.Wetrytousethemodelcreatedbyintegratingmultipledatatoredictthebreatm

6、assbenignormalignant.Themodelcanprovidehelpintheidentificationofbenignormalignantbreastdiseaseandimprovethediagnosticaccuracyofbreastdisease.MethodsObjectofstudy:CollectbreastpatientsofNanhuaHospitalandFirstAffiliatedHospitalfrom2009to2011.Requestoftheselectedcases:1.Casesmustbeconfirmedbybiops

7、y.2.Theinformationofthebasicsituation、symptomsandsigns、Mammography、Ultrasoundmustbecomplete.3.TheCollectionofcasesmustbeobjective,accurate,completeandcorrect.Iuputthedatas：First,putthedatasintoMicrosoftExcel2003,andthenimportedthe