| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 前言 | 第7-11页 |
| 1．1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1．2 研究目的 | 第9-10页 |
| 1．3 研究思路 | 第10-11页 |
| 2 资料来源及质量控制 | 第11-13页 |
| 2．1 资料来源 | 第11页 |
| 2．2 资料质量控制 | 第11-12页 |
| 2．3 资料的整理分析 | 第12-13页 |
| 3 单变量的ROC分析 | 第13-34页 |
| 3．1 资料的描述 | 第13-16页 |
| 3．2 未光滑曲线 | 第16-21页 |
| 3．3 双正态模型 | 第21-26页 |
| 3．4 比例优势模型 | 第26-32页 |
| 3．5 小结 | 第32-34页 |
| 4 最佳工作点(OOP)的确定 | 第34-39页 |
| 4．1 确定方法 | 第34-36页 |
| 4．2 结果 | 第36-37页 |
| 4．3 讨论 | 第37-39页 |
| 5 有协变量的ROC分析 | 第39-52页 |
| 5．1 比例优势模型在有协变量的ROC分析中的应用 | 第39-43页 |
| 5．2 GLM概率或预测因子模型在 ROC曲线分析中的应用 | 第43-49页 |
| 5．3 讨论与小结 | 第49-52页 |
| 6 总结 | 第52-54页 |
| 6．1 主要研究结果 | 第52页 |
| 6．2 主要研究特色 | 第52页 |
| 6．3 尚需进一步解决的问题 | 第52-54页 |
| 7 参考文献 | 第54-59页 |
| 综述 | 第59-103页 |
| 一． 诊断试验 | 第59-65页 |
| 1． 医学参考值范围 | 第59-60页 |
| 2． 单一切点灵敏度、特异度等评价指标 | 第60-65页 |
| 二、ROC曲线 | 第65-94页 |
| 1． 定义及发展简史 | 第65-66页 |
| 2． ROC曲线的基本形式和作用 | 第66-68页 |
| 3． ROC曲线的构建及曲线下面积的计算 | 第68-89页 |
| 3．1 未光滑曲线 | 第68-72页 |
| 3．2 双正态模型 | 第72-77页 |
| 3．3 比例优势模型 | 第77-81页 |
| 3．4 S分布模型 | 第81-83页 |
| 3．5 Fisher判别函数在 ROC分析中的应用 | 第83-85页 |
| 3．6 GLM概率转换 | 第85-89页 |
| 4． OOP的选择 | 第89-91页 |
| 4．1 预先设定敏感度或特异度的取值 | 第89-90页 |
| 4．2 同时使敏感度和特异度达到最大 | 第90页 |
| 4．3 通过患病率和花费、收益计算 OOP斜率 | 第90-91页 |
| 5． 相关统计软件简介 | 第91-94页 |
| 参考文献 | 第94-103页 |
| 附录 | 第103-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 声明 | 第108页 |
