论文摘要
诊断试验是临床研究的重要组成部分,它可在筛检试验的基础上,进一步把患者、疑似病例和需鉴别的其他疾病区别开来,并且有关患者的疗效评价和预后估计等,一定程度上也都依赖于诊断试验结果。因此,寻找科学准确地评价诊断试验的方法,不仅可为疾病的诊断提供可靠信息,影响医生给患者安排的治疗计划;而且也是患者预后估计和疗效评价的关键。一种好的诊断试验,不仅可早期诊断疾病,而且可有效利用卫生资源,避免冗余检查造成的医疗资源浪费。作为诊断试验评价的关键,诊断试验准确性的研究目前已经引起了医学界的广泛关注。有关单指标诊断试验评价、联合诊断试验评价方法已有报道,但考虑多个影响因素(协变量covariates)的诊断试验评价方法研究在国内刚刚起步,对没有金标准情况下,考虑多个影响因素的诊断试验评价方法研究目前国内尚未见报道。ROC分析是近年逐渐受到医务工作者亲睐的评价诊断试验准确性的一种综合方法,也是方法学研究中目前备受关注的一个研究内容。由于生物医学现象实践的特殊性,任意一项诊断试验的准确度也必然会受到多种因素或多个协变量的影响,要正确评价诊断试验的准确度,那就应考虑这些因素或协变量对诊断试验结果的影响。有关含协变量的ROC曲线分析研究,通常情况下,都必须基于诊断试验金标准存在的条件。然而在众多疾病的诊断试验研究中,往往会由于“金标准”不存在、或“金标准”诊断十分昂贵、或执行起来不符合实际,有时甚至不可能建立一个权威的“金标准”。这样,在许多ROC曲线模型研究中,就有可能不自觉地采用不完善的诊断试验评价标准,从而导致ROC曲线估计偏差加大。为有效解决医学诊断试验研究中,多种因素或协变量对诊断试验准确度评价的影响,并且探讨一种无金标准条件下,对采用不完善标准获得估计ROC曲线的校正方法,本文对两部贝叶斯模型原理及其应用进行深入研究。为探讨两部贝叶斯模型在无金标准条件下,考虑协变量影响后估计ROC曲线的准确度,本文进行了模拟研究。结果表明:1.随样本含量的增大,参数估计的准确度越来越高;当样本含量增加到150以上时,参数估计值与模拟真值非常接近。2.两部贝叶斯估计的集中趋势指标中位数和均数尽管相差不大,但也可见到中位数更接近模拟真值。3.将按两部贝叶斯模型分析得到的D值与预设定的D值进行对比研究,结果表明在样本含量低于100时,二者一致率D (%)不足85%;当样本含量逐渐增大到150时,二者的一致率达90%;当样本含量大于300时,二者一致率几乎与真值相等。综上可知,两部贝叶斯模型对于无金标准条件下考虑协变量影响后的ROC曲线估计,其估计结果准确度较高,当样本含量在150例以上,可以保证诊断试验准确度更高。两部贝叶斯模型应用于冠心病诊断试验时,不仅可以解决无金标准条件下不能进行ROC分析的难题,而且可以用来阐明协变量对诊断试验准确度影响的独立或协同效应,同时可以结合医学实践要求,通过分层控制影响诊断试验结果的协变量,绘制ROC曲线并计算ROC曲线下面积,以期对诊断试验结果进行合理的解释与评价。同时本文根据所得ROC曲线确定最优截断点,为临床诊断、治疗方案制定、预后分析及疗效评价提出有益的建议,为临床诊断试验准确度评价的方法学研究提供理论依据。两部贝叶斯模型作为无金标准诊断试验模型,不仅可考虑多个协变量对诊断试验结果的影响,同时也可较完善地解决疾病的诊断、分型和疗效评价问题。其建模灵活,解释合理,在MATLAB软件中,程序编写简单,不拘于固定模块,便于实现,符合本课题研究设想,满足医学实践无金标准条件下的临床诊断要求。该法对效应(反应)变量的分布没有特定的限制,可根据不同的分布选择不同的连接函数(link function)进行模型分析;并且可在分层控制协变量影响条件下,绘制ROC曲线,计算分层ROC曲线下面积,简明、直观地评价诊断指标的准确度,根据所得ROC曲线确定最佳截断点,为临床诊断试验提供了建议,具有重要的推广应用价值。
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标签：两部贝叶斯模型论文; 曲线校正方法论文; 无金标准的诊断试验论文; 协变量论文;