应用多元线性回归与多元逐步回归模型研究骨肉瘤的预后影响因素

郭乔楠; 陈意生

doi:10.16016/j.1000-5404.1999.12.013

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应用多元线性回归与多元逐步回归模型研究骨肉瘤的预后影响因素

更新时间：2026-01-09

- 应用多元线性回归与多元逐步回归模型研究骨肉瘤的预后影响因素
- Journal of Army Medical University Vol. 21, Issue 12, (1999)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16016/j.1000-5404.1999.12.013
  CLC： R738.1
- Online First：30 December 1999，
  
  Published：1999
- 稿件说明：
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郭乔楠,陈意生,应用多元线性回归与多元逐步回归模型研究骨肉瘤的预后影响因素[J].陆军军医大学学报(原第三军医大学学报),1999,21(12):0-.

郭乔楠, 陈意生. 应用多元线性回归与多元逐步回归模型研究骨肉瘤的预后影响因素[J]. Journal of Army Medical University, 1999, 21(12).
郭乔楠,陈意生,应用多元线性回归与多元逐步回归模型研究骨肉瘤的预后影响因素[J].陆军军医大学学报(原第三军医大学学报),1999,21(12):0-. DOI：10.16016/j.1000-5404.1999.12.013

郭乔楠, 陈意生. 应用多元线性回归与多元逐步回归模型研究骨肉瘤的预后影响因素[J]. Journal of Army Medical University, 1999, 21(12). DOI： 10.16016/j.1000-5404.1999.12.013.

摘要

目的：探讨骨肉瘤的性别、年龄、肿瘤部位、病理分型、肿瘤大小、核丝分裂像计数、ＤＮＡ图像分析、ＡｇＮＯＲｓ计数、ＰＣＮＡ分级、ＫｉＳ１分级、肥大细胞计数共１１个观察指标与骨肉瘤预后的关系。方法：单因素分析：Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ生存曲线法，Ｌｏｇ－ｒａｎｋ检验法。多因素分析：多元线性回归法，多元逐步回归法。结果：经多元回归获得预后预测方程，其总Ｆ＝１２．５７５，ｒ＝０．７１３４，Ｐ＜０．０００１。逐步回归检验显示６个明显的骨肉瘤预后影响因素，其作用强度依次为ＤＮＡ图像分析、ＡｇＮＯＲｓ计数、肿瘤

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