《表3 3种模型预测性能比较》

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《糖尿病足患者预后预测相关模型研究》

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将BP神经网络模型及遗传算法优化的BP神经网络模型、COX比例风险模型的预测结果进行比较。结局为截肢时，BP神经网络模型预测结果的AUC大于COX比例风险模型（0.898 vs.0.543，χ2=7.692，P=0.005，表3、表4，图3）。遗传算法优化的BP神经网络模型预测结果的AUC也大于COX比例风险模型（0.888 vs.0.543，χ2=10.083，P=0.001，表3、表4，图3）。而BP神经网络模型和遗传算法优化的BP神经网络模型的预测结果差异没有统计学意义（χ2=0.200，P=1.000，表4）。通过表3可知，BP神经网络模型及遗传算法优化的BP神经网络模型预测结果的灵敏度和特异度也大于COX比例风险模型。结局为死亡时，BP网络模型和遗传算法优化的BP神经网络模型预测结果几乎完全相同（0.705 vs.0.705，χ2=0.000，P=1.000，表3、表4，图4），均大于COX比例风险模型（0.705 vs.0.580，χ2=12.071，P=0.000，表3、表4，图4）。