基于最大似然法的中风病常用中成药适宜人群经典判别分析

目的:应用基于最大似然法的经典判别分析研究中风病常用中成药适宜人群的临床特征。方法:查询电子处方集系统,筛选应用量最大的前3种中成药,利用经典判别分析对常用中成药适宜人群建立数学模型,分析模型对不同人群的预测能力。结果:筛选出中风病应用量最大的前3种中成药为灯盏生脉胶囊、银杏叶滴丸、强力天麻杜仲胶囊,共纳入203例受试者,利用经典判别分析构建数学模型,对3种中成药组测试集进行预测,总判别正确率为76.24%。结论:利用基于最大似然法的经典判别分析构建中成药适宜人群的数学模型,对3种中成药适宜人群有良好的识别效果。

5个联合诊断模型对非小细胞肺癌诊断价值的比较

目的比较5个联合诊断模型对诊断非小细胞肺癌(NSCLC)的应用价值。方法回顾性选取2015年1月11日至2019年10月28日电子科技大学医学院附属绵阳医院413例NSCLC患者作为肺癌组,选取同期723例肺部良性疾病者和282例健康体检者分别为良性组和健康对照组。测定血清癌胚抗原,甲胎蛋白,糖类抗原125,糖类抗原199和神经元特异性烯醇化酶,联合建立多层感知人工神经网络(MPL-ANN)、径向基函数神经网络(RBF-ANN)、决策树、logistic回归和经典判别分析(CDA)模型并比较各模型的诊断效能。结果单项指标中癌胚抗原对NSCLC的诊断价值较高,其AUC为0.76(95%CI:0.74~0.78),但其特异度较低,为64.9%。所有联合诊断模型中,MPL-ANN模型最佳,其AUC为0.91(95%CI:0.89~0.96),诊断NSCLC的灵敏度为75.3%,特异度为91.1%,对肺癌组和非肺癌组(良性组+对照组)的诊断正确率分别为71.7%(76/106)和94.4%(305/323)。结论采用肿瘤标志物建立的MPL-ANN模型,能较好地诊断和预测NSCLC,为NSCLC的鉴别诊断提供了一种新思路。