卵巢癌评分标准PPT课件.ppt

文档介绍：卵巢癌预后因素评价和生存率预测研究
1
精选ppt课件最新
提纲
背景介绍
资料特征
处理属性数据的两步回归方法
分类树回归方法
方法比较
总结
*
2
精选ppt课件最新
背景介绍
向大家介绍是一个生存分析实际案例分析
卵巢肿瘤是女性常见的三大恶性肿瘤之一，死亡率居妇科恶性肿瘤首位
因卵巢癌早期无症状，发病隐匿，且缺乏有效的诊断方法，诊断时多为晚期，生存率较低
为提高患者生存率，医生们做了许多努力和尝试，特别是提高和改善患者预后
*
3
精选ppt课件最新
背景介绍
影响卵巢癌预后的因素很多，在疾病进展过程中，多种因素共同影响患者预后
如何根据患者的不同情况，综合判断患者预后状况，预测生存率是迫切需要解决的问题
*
4
精选ppt课件最新
背景介绍
本文采用的数据集是从全国七家医院5年搜集的879例卵巢癌患者临床随访数据。
数据集包括存活期、年龄、原发灶大小、病理类型、临床分期、淋巴是否转移、病理分级、手术残余灶大小、化疗方法、化疗方案、CA125等风险因素。
*
5
精选ppt课件最新
背景介绍
这些风险因素多为多类别的分类变量，在做回归分析时往往需要引入哑变量。
当分类变量个数和水平较多时，需要引入的哑变量数目与样本量相比较会很大。
如果直接做回归，它们之间的共线性会导致模型参数估计失真甚至反序等诸多问题，这也是我们在解决实际问题中遇到的最大困难。
*
6
精选ppt课件最新
背景介绍
针对该问题，我们尝试了两步回归法和CART-COX方法。
并将CART-COX方法与基于Cox模型的直接回归法和两步回归法做比较。
结果表明，从拟合及预测的总体效果看，CART-COX方法比两步回归法和直接回归都更占优势。
最后，为方便医生使用，我们给出了生存率表。
*
7
精选ppt课件最新
提纲
背景介绍
资料特征
处理属性数据的两步回归方法
分类树回归方法
方法比较
总结
*
8
精选ppt课件最新
资料特征
数据
*
9
精选ppt课件最新
资料特征
在建立多变量Cox模型前，我们需要确定每个协变量分层是否合理。
多类别分类变量需要按照不同水平引入哑变量。
以某一水平为基准层，其它各水平的Cox模型回归系数实际上是相对于该基准层危险率的变动。
原始数据各变量水平的划分是按临床危险程度由低到高排列的，所以若协变量水平划分合理，它们的回归系数应该单调递增。
*
10
精选ppt课件最新