论文部分内容阅读
目的
建立用于预测中国初诊前列腺癌骨转移风险的回归树模型,以减少不必要的骨扫描。
方法在2005至2011年复旦大学附属肿瘤医院住院的501例初诊前列腺癌中采用分类及回归树(CART)分析建立Fudan回归树模型,同时验证Briganti回归树模型,并比较两个模型在曲线下面积(AUC)及临床应用价值上的优劣性。
结果本组骨转移的发生率为27.5%(138/501)。Fudan回归树模型、Briganti回归树模型及单以骨转移相关症状(SRE)为标准预测骨转移的准确度分别为0.813、0.691及0.645,三者间比较差异有统计学意义(P<0.05)。当决策阈值概率取值范围为(24.2%,36.8%)时,Fudan回归树模型具有更低的漏诊率及骨扫描过度检查率。
结论Fudan回归树模型具有较高的预测价值,同时能减少中国初诊前列腺癌不必要的骨扫描。