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眼科与耳鼻咽喉科论文_logistic回归联合ROC曲
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摘要:文章目录 1 资料与方法 1.1 临床资料 1.2 研究方法 1.3 统计学方法 2 结果 2.1 一般资料 2.2 正常听力婴幼儿与不同听力损失程度婴幼儿IT-MAIS得分随年龄变化规律曲线的比较 2.3 logistic回归联
文章目录
1 资料与方法
1.1 临床资料
1.2 研究方法
1.3 统计学方法
2 结果
2.1 一般资料
2.2 正常听力婴幼儿与不同听力损失程度婴幼儿IT-MAIS得分随年龄变化规律曲线的比较
2.3 logistic回归联合ROC曲线区分不同听力损失程度的诊断价值
3 讨论
3.1 正常听力与不同程度听力损失婴幼儿IT-MAIS得分随年龄的变化规律
3.2 IT-MAIS得分在预测婴幼儿听力损失程度中诊断效能良好
4 结论
文章摘要:目的:比较正常听力和不同程度听力损失婴幼儿的早期语前听能发展轨迹,并探讨婴幼儿有意义听觉整合量表(IT-MAIS)得分在0~36月龄婴幼儿听力损失程度中的诊断价值。方法:收集2009年3月-2021年3月231名听力正常和611名不同程度听力损失患儿的临床资料。对不同程度听力损失患儿IT-MAIS得分随年龄的变化进行非线性回归拟合。分别构建IT-MAIS总得分、察觉得分和辨识得分与评估年龄联合的三种logistic回归模型,绘制ROC曲线,评价诊断效能。结果:轻、中、重、极重度患儿IT-MAIS得分随年龄的变化规律和正常听力婴幼儿的发育规律相似,均随年龄的增长而增长,且听力损失程度越严重,增长速率越缓慢,能达到的峰值越低。联合IT-MAIS总得分和评估年龄构建的logistic模型区分轻度及以上、中度及以上、重度及以上和极重度的AUC最佳,分别为0.827,0.889,0.948,0.946。对于极重度听力损失患儿的诊断效能最优,敏感度为89.6%,特异度为88.4%。听力损失程度越重,IT-MAIS的区分准确性越高,诊断效能越佳。结论:基于IT-MAIS量表构建的logistic模型联合ROC曲线法在鉴别0~36月龄婴幼儿听力损失程度诊断中有良好的诊断效能。当婴幼儿无法配合小儿行为测听、小儿测听结果不可靠、没有电生理条件时,IT-MAIS量表有望用于辅助预估婴幼儿听力损失程度,更加全面地了解患儿的听功能状态,为后续制定康复干预策略提供依据,具有一定的临床应用价值。
文章关键词:
论文DOI:10.13201/j.issn.2096-7993.2022.02.007
论文分类号:R764
文章来源:《声学学报》 网址: http://www.sxxbzz.cn/qikandaodu/2022/0127/1004.html