logistic回归诊断的图示方法

ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归诊断的图示方法第四军医大学赵清波，徐勇勇，夏结来ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型作为流行病资料分析的常规工具已被广泛用于病例一对照研究［１］、前瞻性研究的资料分析和生存分析中［２，３］。但是，人们在进行回归分析时常常注重得到一个回归方程而...

预测恶性孤立性肺结节logistic回归诊断模型的建立

目的:建立一个预测孤立性肺结节恶性可能性的logistic回归模型,为临床诊断提供参考。方法:回顾性分析温州医科大学附属舟山医院2012年1月至2015年12月期间经胸部CT检查发现且有手术病理证实的良性孤立性肺结节患者90例和2013年1月至2013年12月期间经胸部CT检查发现且有手术病理证实的恶性孤立性肺结节患者122例,共计212例的临床资料和CT影像资料。多因素回归分析得出孤立性肺结节恶性可能性的独立预测因素,建立logitic回归预测模型,并用另外242例有明确病理诊断的孤立性肺结节患者验证此logistic回归预测模型。结果:212例孤立性肺结节患者中58%的结节为恶性,42%为良性。Logistic回归分析显示结节类型、边界清楚、分叶、毛刺、胸膜牵拉征等特征在良性结节与恶性结节间差异均有统计学意义(P<0.05),是孤立性肺结节恶性的独立预测因素。预测模型为:P=e^x/(1+e^x),X=-1.252-(0.741×混杂磨玻璃结节)-(3.712×实性结节)+(2.301×边界清楚)+(1.589×分叶征)+(1.269×毛刺征)+(1.528×胸膜牵拉征),e为自然对数。此模型的灵敏度为81.8%,特异度为85.7%,阳性预测值为88.2%,阴性预测值为78.3%。结论:本研究建立的预测模型能准确评估孤立性肺结节恶性可能性,能为孤立性肺结节的临床诊断提供依据。

用于Logistic回归诊断的经验Pearson残差图

目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题。鉴于此，作者提出一种新的图示方法——经验Ｐｅａｒｓｏｎ残差图，用以考察Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的拟合优度及检测异常点．

基于DCE-MRI表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用

目的 分析基于动态对比增强磁共振成像(DCE-M RI)表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用。方法 回顾性分析2021年1月~2023年10月来我院进行乳腺检查患者161例临床资料。其中良性病变60例、恶性病变101例,分别纳入良性组(n=60)及恶性组(n=101)。分析两组DCE-MRI表现差异,进行单因素分析,利用二元Logistic回归分析构建乳腺良恶性病变诊断模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析乳腺良恶性病变诊断模型的效能。结果 单因素分析显示,良性组与恶性组TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小比较差异有统计学意义(P<0.05);二元Logistic回归分析结果显示, TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小是乳腺良恶性病变危险征像;构建logistic乳腺癌良恶性病变诊断模型Y=-0.633+0.645TIC曲线+2.112×BI-RADS分级+1.142×早期强化率+1.136×边缘形态+1.136×病灶大小;ROC曲线分析显示该模型诊断效能,AUC为0.944,敏感度为83.33%,特异度为85.15%,提示该模型具有较高的诊断效能。结论 基于乳腺病变早期DCE-MRI表现的logistic诊断模型,能够筛选出对乳腺恶性病变鉴别诊断有意义的特征变量,对乳腺良恶性病变具有较高的诊断效能。

Logistic回归模型评价超声弹性成像在甲状腺微小结节的鉴别诊断价值

分析Logistic法评价超声弹性成像对甲状腺微小结节的鉴别诊断价值。方法 2022年1月~2023年12月,选取德阳市人民医院超声医学科诊治的65例甲状腺微小结节患者。经二维超声、彩色多普勒和超声弹性成像检查,利用Logistic模型评价各变量的鉴别诊断价值。结果 1)83个甲状腺微小结节中,病理检出恶性结节40个(48.19%),良性结节43个(51.81%)。2)Logistic回归分析最终筛选出4个具有统计学意义的变量,根据OR值从大到小排序是弹性分级>边界>钙化>内部成分。结论 超声弹性成像在甲状腺微小结节的鉴别诊断上具有较高价值,尤其弹性分级是一个优势特征指标,提示医生加以关注。

基于Logistic回归模型的制造企业财务风险诊断研究

本文旨在构建基于Logistic回归模型的财务风险预警模型,对制造企业进行财务风险诊断。在文献综述的基础上,选取了A股63家制造企业(15家ST企业,48家非ST企业)作为样本,利用因子分析提取关键财务指标,并运用逐步回归的Logistic模型进行风险评估。研究结果表明,模型具有较高的预测准确性,能够为企业管理者提供有效的风险预警信息。

基于Lasso-Logistic回归的帕金森疾病声学特征诊断研究

本文基于埃斯特雷马杜拉(西班牙)帕金森病区域协会的80名欧洲受试者声学特征数据,结合lasso回归提出两阶段变量选择法对44个声学特征因子筛选,最后得到6个显著的声学特征因子:Gender、Shim_loc、MFCC3、HNR35、PPE、GNE。将上述因素通过多因素logistic回归构建患PD疾病风险的列线图模型,并从多个角度验证该模型的有效性和校准性。结果表明,早期PD患者基底神经节运动调节功能异常,声学数据中MFCC3和HNR35数值偏低,PPE、GNE和Shim_loc数值偏高,临床表现为发音时声带振动的最大频率降低,声音低沉,进一步说明所构建的列线图模型可以根据不同的声学特征较好地诊断研究对象患有PD疾病的风险高低。今后声学特征有望成为早期PD诊断的重要生物标记物,为疾病远程筛查提供辅助手段。

影响结核性胸腔积液并发胸膜增厚的非条件Logistic回归分析

目的探讨影响结核性胸腔积液并发胸膜增厚的相关危险因素。方法回顾性分析2019年1月至2021年3月广州市胸科医院呼吸内科收治的123例结核性胸腔积液患者的临床资料,统计患者胸膜增厚情况,采用单因素及非条件Logistic回归法分析患者胸膜增厚的影响因素。结果胸膜未增厚与胸膜增厚患者性别、年龄、肺结核、胸水分布、用力肺活量(FVC)、第1秒用力呼气容积(FVE1)/FVC、胸水腺苷脱氨酶(ADA)、血清ADA、胸水白细胞、胸水淋巴细胞、胸水中性粒细胞和淋巴细胞比例比较差异无统计学意义;胸膜未增厚与胸膜增厚患者胸水量、胸水吸收时间、FVE1、胸水乳酸脱氢酶(LDH)、血清LDH、胸水蛋白、血清蛋白比较差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,胸水量(中大量)、FVE1、胸水LDH、血清LDH、胸水蛋白及血清蛋白是胸膜增厚发生的危险因素(P<0.05)。结论结核性胸腔积液并发胸膜增厚是多因素作用的结果,胸水量、FVE1、胸水吸收时间、胸水LDH、血清LDH、胸水蛋白和血清蛋白与胸膜增厚的发生密切相关,建议临床予以密切监测并积极采取针对性干预措施。

卵圆孔未闭合并偏头痛患者头痛程度影响因素的logistic回归分析

目的分析卵圆孔未闭(PFO)合并偏头痛患者头痛程度影响因素的logistic回归分析。方法选取2022年1—12月商丘市第一人民医院就诊的100例PFO合并偏头痛患者作为研究对象,采用视觉模拟评分法(VAS)分为轻度头痛组(58例)和中重度疼痛组(42例),采用多因素logistic回归分析影响PFO合并偏头痛患者头痛程度的因素。结果单因素分析显示,轻度头痛组和中重度疼痛组吸烟史、高血压史、睡眠质量、情绪变化、PFO右向左分流量、PFO直径、PFO隧道长度及有无房间隔膨出瘤差异有统计学意义(P<0.05)。logistic多因素回归分析显示,吸烟史、高血压史、睡眠质量差、情绪变化、PFO右向左分流量大、PFO直径大、PFO隧道短及房间隔膨出瘤是影响PFO合并偏头痛患者头痛程度的影响因素(P<0.05)。结论吸烟史、高血压史、睡眠质量差、情绪变化、PFO右向左分流量大、PFO直径大、PFO隧道短及房间隔膨出瘤可影响PFO合并偏头痛患者头痛程度,临床应根据上述因素进行针对性干预,以缓解偏头痛患者头痛程度。

基于Logistic回归的国际时尚品牌销售渠道选择影响因素分析

为了帮助国际时尚品牌合理、科学地选择销售渠道和制定销售策略,以满足不同地区不同类型消费者的需求,提高品牌市场竞争力。首先依据访谈数据确定分析因子,建立影响国际时尚品牌销售渠道选择的多因素分析理论模型,提出可能影响国际品牌销售渠道选择的消费者偏好分析指标体系,从消费者个人特征、心理偏好、品类偏好以及时尚认知4个维度设计问卷并进行调研。运用SPSS软件对问卷回收数据进行录入,并采用Logistic回归分析数据,从而验证模型假设。通过分析结果可知,以上4个维度下的诸多影响因子均对国际品牌销售渠道的选择产生显著影响,并给出了具体的指导策略。品牌商可以根据研究结果制定对应的销售策略,以有效提高销售渠道利用率,最大化提升品牌销售业绩。

大学生“慢就业”现象及其影响因素——基于二元Logistic回归模型的实证研究

通过对32所高校调研分析发现,大学生“慢就业”现象呈现上升态势。研究表明:个人最高学历、职业规划清晰程度、就业主动性、父母对于子女选择“慢就业”的态度、是否为独生子女、家庭人均年收入、学校层次、学校就业指导服务质量等因素均显著影响大学生对于“慢就业”行为的认知与选择。为此,必须结合大学生“慢就业”行为选择的影响因素,开展“广谱式”的职业生涯规划教育、构建家校联合的就业指导机制、形成具有强针对性的就业指导体系。

影响阳虚体质因素的Logistic回归分析

目的:研究影响阳虚体质的主要因素。方法:采用横断面调查,收集上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院治未病中心2020年9月至2021年11月中医体质调查数据。中医体质调查采用中医体质辨识软件V3.0实施,运用多因素Logistic回归模型分析筛选影响阳虚体质的主要因素。结果:共纳入811例研究对象,其中阳虚质211例(26.0%)。多因素Logistic回归分析结果显示,相对女性,男性阳虚质比例降低,差异具有统计学意义[OR=0.55,95%CI(0.37~0.81),P=0.002];相对年龄<50岁,年龄≥50岁者阳虚质比例较高,差异具有统计学意义[OR=1.83,95%CI(1.26~2.65),P=0.001];体质量超重、肥胖人群阳虚质比例高于体质量正常及偏低人群,差异具有统计学意义[OR=0.59,95%CI(0.38~0.91),P=0.018];高脂血症患者阳虚质比例高于血脂正常人群,差异具有统计学意义[OR=0.63,95%CI(0.44~0.90),P=0.011];脂肪性肝病患者阳虚质比例高于正常人群,差异具有统计学意义[OR=0.56,95%CI(0.37~0.87),P=0.010];功能性胃肠病阳虚质比例高于正常人群,差异具有统计学意义[OR=1.77,95%CI(1.05~2.99),P=0.032]。结论:年龄、性别、超重/肥胖、功能性胃肠病、脂肪性肝病、高脂血症是影响阳虚质的主要因素。

中学女教师心理健康状况及影响因素Logistic回归方程构建

目的分析中学女教师心理健康状况并构建影响因素Logistic回归方程。方法于2020年6—10月采取分层随机整群抽样方法抽取12所中学的1899名中学女教师纳入研究,采用电子问卷的方式进行调查,筛选中学女教师焦虑、抑郁的影响因素,建立Logistic回归方程并验证。结果1754例中学女教师发生焦虑487例,抑郁463例,焦虑率为27.77%、抑郁率为26.40%。多因素Logistic分析结果显示,年龄>45岁、周均工作时间>40 h、合并慢性疾病、职业压力中或重的中学女教师焦虑发生率高于年龄≤45岁、周均工作时间≤40 h、未合并慢性疾病、职业压力轻者,OR值分别为2.248(95%CI:1.625~3.110)、3.838(95%CI:2.828~5.209)、3.860(95%CI:2.831~5.262)、3.004(95%CI:2.132~4.233),积极参与心理健康讲座和团体心理辅导的中学女教师焦虑发生率低于未积极参与者,OR值为0.248(95%CI:0.181~0.339);周均工作时间>40 h、兼任行政职务、合并慢性疾病、职业压力中或重的中学女教师抑郁发生率高于周均工作时间≤40 h、未兼任行政职务、未合并慢性疾病、职业压力轻,OR值分别为3.259(95%CI:2.414~4.398)、2.273(95%CI:1.672~3.089)、2.857(95%CI:2.102~3.883)、3.451(95%CI:2.415~4.931),积极参与心理健康讲座和团体心理辅导的中学女教师抑郁发生率低于未积极参与者,OR值为0.302(95%CI:0.223~0.410);以上P均<0.05。根据训练集构建Logistic回归方程,在验证集预测焦虑、抑郁曲线下面积分别为0.786、0.736。结论中学女教师焦虑、抑郁发生率较高,受多种因素影响,据此建立影响因素Logistic回归方程,预测价值较高,可对高危人员采取相应预防对策。

应用决策树和logistic回归模型分析胃肠道穿孔修补术后手术部位感染的影响因素

目的应用决策树和logistic回归模型分析胃肠道穿孔修补术后并发手术部位感染(SSI)的影响因素。方法选取2018年1月—2023年1月于绵阳市某医院进行胃肠道穿孔修补术的患者为研究对象,收集患者临床资料,根据术后是否发生SSI将患者分为SSI(+)组(n=41)和SSI(-)组(n=322)。使用单因素和多因素logistic回归分析胃肠道穿孔修补术后并发SSI的影响因素,并建立相关决策树预测模型。结果363例胃肠道穿孔修补术患者术后发生SSI 41例,发病率为11.29%。单因素分析结果显示,两组患者身体质量指数(BMI)、清蛋白水平、术前应用抗菌药物、术前腹痛时间和手术时间比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,BMI较高(OR=2.059,95%CI:1.103~3.842)、清蛋白水平<35 g/L(OR=2.761,95%CI:1.312~5.811)、术前腹痛时间≥24 h(OR=3.589,95%CI:1.659~7.763)和手术时间≥2 h(OR=3.314,95%CI:1.477~7.435)是胃肠道穿孔修补术后患者并发SSI的独立危险因素(P<0.05),术前应用抗菌药物是其保护因素(OR=0.338,95%CI:0.166~0.690,P<0.05)。基于上述因素建立预测胃肠道穿孔修补术后患者并发SSI风险的决策树模型。模型验证结果显示,受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.811(95%CI:0.794~0.825)。结论胃肠道穿孔修补术后患者并发SSI的危险因素包括BMI较高、清蛋白水平<35 g/L、术前腹痛时间≥24 h和手术时间≥2 h,保护因素为术前应用抗菌药物,基于影响因素构建的决策树模型对胃肠道穿孔修补术后患者并发SSI风险具有良好的预测能力。

基于Logistic回归模型的风云二号(G星)降雹识别技术研究

以风云二号(G星)的7项卫星反演产品(云顶温度、云顶高度、液水路径、过冷层厚度、光学厚度、有效粒子半径以及黑体亮温)作为模型的输入参数建立Logistic回归冰雹识别模型,开展贵州降雹识别技术研究。收集了2020年3—5月期间11个降雹日共计136组风云二号(G星)卫星反演产品数据,其中包括了68个降雹点以及68个未降雹点数据,将每个降雹点降雹时刻前后15 min内的反演产品作为该点的数据。同时选取相应的未降雹点作为对比。将所建立的冰雹数据集分为训练集与检验集。其中,训练集为随机选取的116组数据,用于训练模型(分别包括58组降雹点与未降雹点数据),模型检验集为剩余20组数据(分别包括10组降雹点与未降雹点数据)。利用训练集完成Logistic回归冰雹识别模型建立,利用检验集验证模型识别效果。结果表明,Logistic回归冰雹识别模型对降雹的识别准确率为85%,其中对检验集中的10个降雹点识别准确率为90%,漏报率为10%;对10个未降雹点识别准确率为80%,空报率为20%。

随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能比较

目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照组。运用随机森林模型和Logistic回归模型建立非计划再手术预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果(1)Logistic回归分析结果显示,前次术中输血、罹患恶性肿瘤、合并疾病数量、前次手术切口愈合等级、前次手术级别、前次手术时长、前次手术切口类别是非计划再手术发生的影响因素(P<0.05)。Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.922,灵敏度、特异度、准确率分别为92.59%、79.11%、79.28%。(2)随机森林模型特征变量的重要性排序结果显示,前次手术切口类别、前次术中输血、前次手术级别、前次手术切口愈合等级、合并疾病数量、罹患恶性肿瘤等变量的重要性更靠前。随机森林预测模型的曲线下面积为0.866,灵敏度、特异度、准确率分别为80.00%、93.33%、86.66%。Logistic回归预测模型曲线下面积大于随机森林预测模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论综合使用Logistic回归模型和随机森林模型,并将二者分析结果互为补充,可从各个方面预测非计划再次手术的风险因素,能获得更好的预测效能。

基于Logistic回归模型和PCA模型的急性缺血性脑卒中发作影响因素分析

目的应用Logistic回归模型和主成分分析(PCA)模型分析急性缺血性脑卒中(AIS)发作的影响因素。方法从大连医科大学附属第二医院医渡云科研大数据服务器系统提取2001年1月1日至2021年12月31日的数据,将医院病历系统收录的55620例AIS患者纳入病例组,将筛选后的64134例在医院体检中心体检的人群纳入对照组。收集两组的临床资料,分析AIS发作的影响因素。结果多因素分析结果显示,年龄、性别、肌酐、白细胞计数、血红蛋白、红细胞计数、血小板计数、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、总胆固醇(TC)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GGT)水平及吸烟史、饮酒史、高血压、糖尿病、心梗、冠心病、动脉粥样硬化为AIS的影响因素(P<0.05);受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.927。PCA提取8个主成分,既往病史、血脂水平风险比较大。结论既往病史及血脂水平是AIS发作的主要影响因素,有效控制原发疾病及血脂水平能够更好控制AIS发作。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。