《表4 不同变量预测PD术后POPF的效能比较》

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《胰十二指肠切除术后胰瘘的预测因素筛选及预测模型构建的单中心前瞻性研究》

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在统计软件SPSS 2 2.0中，进入L o g i s t i c回归分析界面，并根据前述分析结果，将D F A1、DFBC1和SA1选入“Covariates”选项，再将POPF选入“Dependent”选项。运行程序后即完成预测模型的建立，并可自动生成该模型下的预测值PRE＿1。通过分析新变量PRE＿1，可绘制出该预测模型下的ROC曲线（图1），并可同时得知其曲线下面积（area under curve，AUC）为0.911（95%CI=0.850～0.972），截断值为0.515，对应的灵敏度和特异度分别为0.777和0.939，由此可进一步得出阳性预测值和阴性预测值分别为0.900和0.852。与其它单一指标相比，该模型的灵敏度和阴性预测值与DFA1较为接近，但其灵敏度、阳性预测值以及AUC却明显优于各单一指标（表4）。预测模型的拟合优度检测如图2所示。检测结果显示，模型与实际观测值之间的差异没有统计学差异（χ2=3.773，P>0.05），提示该预测模型具有较好的校准能力。