兩部貝葉斯模型在無金標(biāo)準(zhǔn)條件下含協(xié)變量ROC分析中的應(yīng)用.pdf

1、診斷試驗(yàn)是臨床研究的重要組成部分，它可在篩檢試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步把患者、疑似病例和需鑒別的其他疾病區(qū)別開來，并且有關(guān)患者的療效評(píng)價(jià)和預(yù)后估計(jì)等，一定程度上也都依賴于診斷試驗(yàn)結(jié)果。因此，尋找科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)的方法，不僅可為疾病的診斷提供可靠信息，影響醫(yī)生給患者安排的治療計(jì)劃；而且也是患者預(yù)后估計(jì)和療效評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。一種好的診斷試驗(yàn)，不僅可早期診斷疾病，而且可有效利用衛(wèi)生資源，避免冗余檢查造成的醫(yī)療資源浪費(fèi)。作為診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵，診斷

2、試驗(yàn)準(zhǔn)確性的研究目前已經(jīng)引起了醫(yī)學(xué)界的廣泛關(guān)注。有關(guān)單指標(biāo)診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)、聯(lián)合診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)方法已有報(bào)道，但考慮多個(gè)影響因素（協(xié)變量covariates）的診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)方法研究在國內(nèi)剛剛起步，對(duì)沒有金標(biāo)準(zhǔn)情況下，考慮多個(gè)影響因素的診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)方法研究目前國內(nèi)尚未見報(bào)道。
　　 ROC分析是近年逐漸受到醫(yī)務(wù)工作者親睞的評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性的一種綜合方法，也是方法學(xué)研究中目前備受關(guān)注的一個(gè)研究內(nèi)容。由于生物醫(yī)學(xué)現(xiàn)象實(shí)踐的特殊性，任意一項(xiàng)診

3、斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確度也必然會(huì)受到多種因素或多個(gè)協(xié)變量的影響，要正確評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確度，那就應(yīng)考慮這些因素或協(xié)變量對(duì)診斷試驗(yàn)結(jié)果的影響。有關(guān)含協(xié)變量的ROC 曲線分析研究，通常情況下，都必須基于診斷試驗(yàn)金標(biāo)準(zhǔn)存在的條件。然而在眾多疾病的診斷試驗(yàn)研究中，往往會(huì)由于“金標(biāo)準(zhǔn)”不存在、或“金標(biāo)準(zhǔn)”診斷十分昂貴、或執(zhí)行起來不符合實(shí)際，有時(shí)甚至不可能建立一個(gè)權(quán)威的“金標(biāo)準(zhǔn)”。這樣，在許多ROC 曲線模型研究中，就有可能不自覺地采用不完善的診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)

4、準(zhǔn)，從而導(dǎo)致ROC 曲線估計(jì)偏差加大。為有效解決醫(yī)學(xué)診斷試驗(yàn)研究中，多種因素或協(xié)變量對(duì)診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確度評(píng)價(jià)的影響，并且探討一種無金標(biāo)準(zhǔn)條件下，對(duì)采用不完善標(biāo)準(zhǔn)獲得估計(jì)ROC 曲線的校正方法，本文對(duì)兩部貝葉斯模型原理及其應(yīng)用進(jìn)行深入研究。
　　 為探討兩部貝葉斯模型在無金標(biāo)準(zhǔn)條件下，考慮協(xié)變量影響后估計(jì)ROC 曲線的準(zhǔn)確度，本文進(jìn)行了模擬研究。結(jié)果表明：1.隨樣本含量的增大，參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度越來越高；
　　 當(dāng)樣本含量增加到

5、150以上時(shí)，參數(shù)估計(jì)值與模擬真值非常接近。2.兩部貝葉斯估計(jì)的集中趨勢(shì)指標(biāo)中位數(shù)和均數(shù)盡管相差不大，但也可見到中位數(shù)更接近模擬真值。3.將按兩部貝葉斯模型分析得到的D值與預(yù)設(shè)定的D值進(jìn)行對(duì)比研究，結(jié)果表明在樣本含量低于100時(shí)，二者一致率(％) D不足85％；當(dāng)樣本含量逐漸增大到150時(shí)，二者的一致率達(dá)90％；當(dāng)樣本含量大于300時(shí)，二者一致率幾乎與真值相等。綜上可知，兩部貝葉斯模型對(duì)于無金標(biāo)準(zhǔn)條件下考慮協(xié)變量影響后的ROC 曲線估計(jì)

6、，其估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確度較高，當(dāng)樣本含量在150例以上，可以保證診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確度更高。
　　 兩部貝葉斯模型應(yīng)用于冠心病診斷試驗(yàn)時(shí)，不僅可以解決無金標(biāo)準(zhǔn)條件下不能進(jìn)行ROC分析的難題，而且可以用來闡明協(xié)變量對(duì)診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確度影響的獨(dú)立或協(xié)同效應(yīng)，同時(shí)可以結(jié)合醫(yī)學(xué)實(shí)踐要求，通過分層控制影響診斷試驗(yàn)結(jié)果的協(xié)變量，繪制ROC 曲線并計(jì)算ROC 曲線下面積，以期對(duì)診斷試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行合理的解釋與評(píng)價(jià)。同時(shí)本文根據(jù)所得ROC 曲線確定最優(yōu)截?cái)帱c(diǎn)，為臨床

7、診斷、治療方案制定、預(yù)后分析及療效評(píng)價(jià)提出有益的建議，為臨床診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確度評(píng)價(jià)的方法學(xué)研究提供理論依據(jù)。
　　 兩部貝葉斯模型作為無金標(biāo)準(zhǔn)診斷試驗(yàn)?zāi)Ｐ?，不僅可考慮多個(gè)協(xié)變量對(duì)診斷試驗(yàn)結(jié)果的影響，同時(shí)也可較完善地解決疾病的診斷、分型和療效評(píng)價(jià)問題。其建模靈活，解釋合理，在MATLAB 軟件中，程序編寫簡單，不拘于固定模塊，便于實(shí)現(xiàn)，符合本課題研究設(shè)想，滿足醫(yī)學(xué)實(shí)踐無金標(biāo)準(zhǔn)條件下的臨床診斷要求。該法對(duì)效應(yīng)（反應(yīng)）變量的分布沒有特定的