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Classification tree models for predicting cancer status.

机译:用于预测癌症状态的分类树模型。

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摘要

Early detection of cancers might improve the clinical outcomes. Multiple biomarkers with a novel LabMAP technology were used as the laboratory method to develop the diagnostic assay for ovarian, breast, endometrial, and lung cancer. To evaluate the accuracy of early stage detection, logistic regression (with forward selection) and classification tree models were applied as statistical methods. Furthermore, complexity parameters and the number of bootstrap samples were varied to assess the effect on sensitivity and specificity. The receiver operating characteristic curves reflected high sensitivities and specificities.
机译:早期发现癌症可能会改善临床结局。使用具有新型LabMAP技术的多种生物标记物作为实验室方法来开发针对卵巢癌,乳腺癌,子宫内膜癌和肺癌的诊断检测方法。为了评估早期检测的准确性,将逻辑回归(正向选择)和分类树模型用作统计方法。此外,复杂度参数和自举样本的数量也有所不同,以评估其对敏感性和特异性的影响。接收器的工作特性曲线反映出很高的灵敏度和特异性。

著录项

  • 作者

    Chen, Pu.;

  • 作者单位

    Duquesne University.;

  • 授予单位 Duquesne University.;
  • 学科 Statistics.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2009
  • 页码 77 p.
  • 总页数 77
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:37:53

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