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Using backward stepwise logistic regression selection, a lung cancer risk prediction model incorporating liver function biomarkers was developed. Enter the calculator interface, inputing personal data of the predictors, the individualized lung cancer risk probabilities can be quickly calculated.
The full model generated a C-index of 0.813 (95%CI, 0.805 to 0.820). Significance was observed when excluding these biomarkers (C-index = 0.802, 95%CI, 0.794 to 0.810, P < 0.001). Similarly, we found significant improvement of both category NRI (0.040, 95% CI, 0.034 to 0.077, P < 0.001) and continuous NRI (0.030, 95% CI, 0.017 to 0.047, P < 0.001). Hosmer-lemeshow test showed the predicted and observed lung cancer risk probabilities agreed well, suggesting that the full model was well calibrated (P value = 0.1631).
Ce algorithme est fourni à des fins d'éducation, de formation et d'information. Il ne doit pas être utilisé pour aider à la prise de décision médicale ou pour fournir des services médicaux ou de diagnostic. Lire l'intégralité de notre disclaimer.
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