結(jié)直腸癌患者血常規(guī)分析及判別分析預(yù)測模型的建立.pdf

1、目的：1.通過對結(jié)直腸癌患者血常規(guī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較，發(fā)現(xiàn)結(jié)直腸癌患者血液的某種改變，從而為新的結(jié)直腸癌預(yù)測技術(shù)提供研究基礎(chǔ)。
　　2.建立結(jié)直腸癌發(fā)病風(fēng)險預(yù)測模型，并對模型進(jìn)行評價與改進(jìn)。
　　方法：采用病例收集的方法，收集621例結(jié)直腸癌患者和621例非結(jié)直腸癌患者的血液資料。采用 EpiData3.0進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入，使用 SPSS18.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法對各血液指標(biāo)進(jìn)行分析，挑選非參數(shù)檢驗(yàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的血液

2、指標(biāo)變量，采用 Fisher判別分析構(gòu)建結(jié)直腸癌發(fā)病風(fēng)險預(yù)測模型。同時結(jié)合聚類分析，對預(yù)測模型進(jìn)行改進(jìn)。
　　結(jié)果：經(jīng)非參數(shù)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：白細(xì)胞絕對值(WBC＃)、單核細(xì)胞百分比(MO％)、單核細(xì)胞絕對值(MO＃)、紅細(xì)胞絕對值(RBC＃)、紅細(xì)胞分布寬度(RDW)、紅細(xì)胞平均體積(MCV)、紅細(xì)胞壓積(HCT)、淋巴細(xì)胞百分比(LY%)、淋巴細(xì)胞絕對值(LY＃)、平均紅細(xì)胞血紅蛋白含量(MCH)、平均紅細(xì)胞血紅蛋白濃度(MCHC)、

3、平均血小板體積(MPV)、嗜堿性粒細(xì)胞百分比(BA%)、嗜堿性粒細(xì)胞絕對值(BA＃)、嗜酸性粒細(xì)胞百分比(EO%)、嗜中性粒細(xì)胞百分比(NE%)、嗜中性粒細(xì)胞絕對值(NE＃)、血紅蛋白濃度(HGB)、血小板(PLT＃)、血小板壓積(PCT)，這20個血液指標(biāo)變量有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異；而嗜酸性粒細(xì)胞絕對值(EO＃)、血小板分布寬度(PDW)則沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。
　　選取經(jīng)非參數(shù)檢驗(yàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的20個血液指標(biāo)變量構(gòu)建結(jié)直腸癌發(fā)病風(fēng)險預(yù)測模型。

4、建模前，先對這20個血液指標(biāo)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，以解決其缺失值及離群值問題。然后，再采用主成分分析的方法以消除多重共線性問題。最終，用主成分分析提取的前8個主成分作為建模變量構(gòu)建結(jié)直腸癌發(fā)病風(fēng)險預(yù)測模型。
　　結(jié)直腸癌發(fā)病風(fēng)險預(yù)測模型函數(shù)式為：YFisher=1.054Z1+0.493Z2+0.161Z3-0.316Z4-0.303Z5-0.058Z6-0.139Z7-0.293Z8。該函數(shù)式預(yù)測結(jié)直腸癌發(fā)病風(fēng)險的靈敏度為73.

5、29%、特異度為87.50%；誤診率為12.50%、漏診率為26.71%、陽性預(yù)測值為84.23%、陰性預(yù)測值為78.24%、正確率為80.72%、誤判率為19.28%、Youden指數(shù)為0.608、比數(shù)積為19.20、陽性似然比為5.86、陰性似然比為0.31、ROC曲線下面積為0.881。
　　采取聚類與判別相結(jié)合的方法改進(jìn)預(yù)測模型。當(dāng)先判別再聚類時，第1類的靈敏度為90.63%、特異度為61.00%，而第2類的靈敏度為43.

6、07%、特異度為92.72%；當(dāng)先聚類再判別時第1類的陽性預(yù)測值為93.06%、陰性預(yù)測值為48.78%，而第2類的陽性預(yù)測值為54.37%、陰性預(yù)測值為86.80%。
　　結(jié)論：1.利用患者的血液檢查結(jié)果可以構(gòu)建結(jié)直腸癌發(fā)病風(fēng)險預(yù)測模型。同時為了得到不同的靈敏度、特異度或陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值，可以用聚類分析對患者進(jìn)行分組，從而使不同組的靈敏度、特異度或陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值不同，以滿足實(shí)際研究需求。
　　2.以患者血液檢