[1]郑骏明,高新.去势抵抗性前列腺癌人工神经网络预后预测模型的建立及其准确性分析[J].中华腔镜泌尿外科杂志(电子版),2013,(06):7-10.
　ZHENG Jun-ming,GAO Xin.Partial logistic artificial neural network model for prognosis prediction of castration resistant prostate cancer and its evaluation[J].,2013,(06):7-10.
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去势抵抗性前列腺癌人工神经网络预后预测模型的建立及其准确性分析()
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中华腔镜泌尿外科杂志(电子版)[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2013年06期
页码:
7-10
栏目:
出版日期:
2013-12-31

文章信息/Info

Title:
Partial logistic artificial neural network model for prognosis prediction of castration resistant prostate cancer and its evaluation
作者:
郑骏明; 高新
中山大学附属第三医院泌尿外科，广州,510630
Author(s):
ZHENG Jun-ming; GAO Xin
关键词:
前列腺癌; 预后; 人工神经网络
摘要:
目的 试图建立去势抵抗性前列腺癌(CRPC)患者预后预测模型,并评估其准确性.方法 回顾分析2007年1月至2012年1月在中山大学附属第三医院就诊的去势抵抗性前列腺癌病例,收集入组时年龄、基线PSA值、PSA倍增时间、血红蛋白、碱性磷酸酶、白蛋白、是否采用多西他赛三周化疗方案治疗等因素,运用Cox单因素分析筛选潜在预后预测变量后,分别以Cox多因素回归分析与部分指数回归人工神经网络建立预后预测模型,以ROC曲线下面积评估模型准确性.结果 Cox多因素回归模型的ROC曲线下面积为0.69,部分指数回归人工神经网络模型ROC曲线下面积为0.84.结论 通过部分指数人工神经网络建立的预后预测模型可以纳入不符合比例风险假定的临床数据,改善预测准确度,较好的预测去势抵抗性前列腺癌患者的预后情况.

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金(81172430)；中山大学临床研究5010计划项目(2007028)
更新日期/Last Update: 1900-01-01