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目的 为巨细胞病毒性肺炎筛查寻找可靠且简便易行的判断准则,以减少巨细胞病毒性肺炎的漏诊和误治.方法 应用判别分析方法对收集的56例巨细胞病毒性肺炎和42例普通病毒导致的喘息性支气管炎病例数据进行处理,建立诊断结果预测模型.结果 经过变量筛选最后只有年龄、淋巴细胞计数和血小板计数三个指标进入模型,所建立的巨细胞病毒性肺炎筛查模型的灵敏度为80.36%,特异度为80.95%,误诊率为19.05%,漏诊率为19.64%,诊断符合率为80.61%.结论 采用判别分析建立的巨细胞病毒性肺炎诊断预测模型简洁易懂,可操作性强,预测准确率较高,能为医务人员提供有力的筛查手段.

作者:曾昭成;于长春;孙志伟;宋明媚;陈小桥;程丽萍

来源:国际儿科学杂志 2013 年 40卷 1期

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作者:
曾昭成;于长春;孙志伟;宋明媚;陈小桥;程丽萍
来源:
国际儿科学杂志 2013 年 40卷 1期
标签:
判别分析 巨细胞病毒性肺炎 疾病筛查 预测模型 Discriminant analysis Cytomegalovirus pneumonia Disease screening Prediction model
目的 为巨细胞病毒性肺炎筛查寻找可靠且简便易行的判断准则,以减少巨细胞病毒性肺炎的漏诊和误治.方法 应用判别分析方法对收集的56例巨细胞病毒性肺炎和42例普通病毒导致的喘息性支气管炎病例数据进行处理,建立诊断结果预测模型.结果 经过变量筛选最后只有年龄、淋巴细胞计数和血小板计数三个指标进入模型,所建立的巨细胞病毒性肺炎筛查模型的灵敏度为80.36%,特异度为80.95%,误诊率为19.05%,漏诊率为19.64%,诊断符合率为80.61%.结论 采用判别分析建立的巨细胞病毒性肺炎诊断预测模型简洁易懂,可操作性强,预测准确率较高,能为医务人员提供有力的筛查手段.