请高人帮忙翻译一段话,谢谢了!
StatisticalAnalysisThefulldatasetwasusedtodeterminetheROIpharmacokineticparametercuto...
Statistical Analysis
The full data set was used to determine the ROI pharmacokinetic parameter cutoff values that best separate benign and malignant lesions while affording 100% sensitivity. The specifi cities of the diagnostic tests on the basis of the respective cutoff values were calculated and compared between standard approach and shutter-speed approach for selected diagnostic markers by using the McNemar test with Yate correction for continuity. The ratio of false-positive fractions was calculated to evaluate relative probability of a false-positive response for any two markers ( 37 ), with confi dence intervals computed by using asymptotic property of log (ratio of false-positive fractions). Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were conducted to assess the prediction accuracies of the diagnostic biomarkers. The areas under the curve were compared with a nonparametric test by using bootstrap methods with 1000 bootstrap samples ( 38 ). For lesion ROI D K trans , the data from the smaller cohort previously reported ( 26,27 ) were considered a training set. The cutoff value at 0.027 min 2 1 , which resulted in 100% sensitivity and 100% specifi city in the training set, was used to calculate its corresponding sensitivity and specificity in this 92-lesion data set. Software (SAS, version 9.2; SAS Institute, Cary, NC) was used for all statistical analyses. All statistical tests were two-sided and conducted at statistical signifi cance level of P equals .05.
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The full data set was used to determine the ROI pharmacokinetic parameter cutoff values that best separate benign and malignant lesions while affording 100% sensitivity. The specifi cities of the diagnostic tests on the basis of the respective cutoff values were calculated and compared between standard approach and shutter-speed approach for selected diagnostic markers by using the McNemar test with Yate correction for continuity. The ratio of false-positive fractions was calculated to evaluate relative probability of a false-positive response for any two markers ( 37 ), with confi dence intervals computed by using asymptotic property of log (ratio of false-positive fractions). Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were conducted to assess the prediction accuracies of the diagnostic biomarkers. The areas under the curve were compared with a nonparametric test by using bootstrap methods with 1000 bootstrap samples ( 38 ). For lesion ROI D K trans , the data from the smaller cohort previously reported ( 26,27 ) were considered a training set. The cutoff value at 0.027 min 2 1 , which resulted in 100% sensitivity and 100% specifi city in the training set, was used to calculate its corresponding sensitivity and specificity in this 92-lesion data set. Software (SAS, version 9.2; SAS Institute, Cary, NC) was used for all statistical analyses. All statistical tests were two-sided and conducted at statistical signifi cance level of P equals .05.
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统计分析
这一整组数据库都是为了确认ROI药代动力学参数的临界值可以在保证100%灵敏度的情况下,完美地分辨出是良性病变还是恶性病变。
基于相对临界值基础上的诊断检查的特异性通过标准方法和快门方法被分别计算,得出的结果也会作以对比,选定的诊断标记会以Mc Nemar测试法配合叶氏连续校正法进行测试。
计算假阳性分数的比值,然后来计算任意两个诊断标记(37)假阳性反应的相对概率,而置信区间是通过对渐进性日志装置(假阳性分数)的操作来计算的。
受试者工作曲线特征的通过评估诊断标志物的预测精度来实施的,而受试者工作曲线下方的区域会采取1000个临界值样品,通过“临界值法”也就是所谓的自我重复抽样法与非参数检验的结果作以对比。
至于ROI D K反式病变,先前得到的小规模同期群我们将视它们为同一数据列,其临界值在0.027时每分钟的数值为21。这是通过分析此数据列100%的敏感性和100%的特异性,并相应地通过计算反应这种92型病变敏感性和特异性的数据而计算得出的。
所有的数据分析都广泛地运用了这种软件(SAS统计分析软件,9.2版本 SAS数据分析研究院出品, 凯利市,加利福尼亚州),所有的统计检验方法都是从以上两方面着手,并在P值等于0.5的统计学意义上进行的。
(哥对医学一窍不通,专业术语更是半点不懂,不当之处,敬请专业人士批评指正)
这一整组数据库都是为了确认ROI药代动力学参数的临界值可以在保证100%灵敏度的情况下,完美地分辨出是良性病变还是恶性病变。
基于相对临界值基础上的诊断检查的特异性通过标准方法和快门方法被分别计算,得出的结果也会作以对比,选定的诊断标记会以Mc Nemar测试法配合叶氏连续校正法进行测试。
计算假阳性分数的比值,然后来计算任意两个诊断标记(37)假阳性反应的相对概率,而置信区间是通过对渐进性日志装置(假阳性分数)的操作来计算的。
受试者工作曲线特征的通过评估诊断标志物的预测精度来实施的,而受试者工作曲线下方的区域会采取1000个临界值样品,通过“临界值法”也就是所谓的自我重复抽样法与非参数检验的结果作以对比。
至于ROI D K反式病变,先前得到的小规模同期群我们将视它们为同一数据列,其临界值在0.027时每分钟的数值为21。这是通过分析此数据列100%的敏感性和100%的特异性,并相应地通过计算反应这种92型病变敏感性和特异性的数据而计算得出的。
所有的数据分析都广泛地运用了这种软件(SAS统计分析软件,9.2版本 SAS数据分析研究院出品, 凯利市,加利福尼亚州),所有的统计检验方法都是从以上两方面着手,并在P值等于0.5的统计学意义上进行的。
(哥对医学一窍不通,专业术语更是半点不懂,不当之处,敬请专业人士批评指正)
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翻译如下(好难翻译吖):
数据分析
全部数据集是用以测定ROI药物代谢动力学参数近路价值,当提供给100%的敏感度时该近路价值能够最好的区分良性和恶性器官组织的损伤。基于各自的近路价值的具体的诊断测试是在标准方法和快门速度方法之间计算和比较的,该方法通过耶特持续性纠正的麦克尼马尔测试用来挑选诊断标志。
数据分析
全部数据集是用以测定ROI药物代谢动力学参数近路价值,当提供给100%的敏感度时该近路价值能够最好的区分良性和恶性器官组织的损伤。基于各自的近路价值的具体的诊断测试是在标准方法和快门速度方法之间计算和比较的,该方法通过耶特持续性纠正的麦克尼马尔测试用来挑选诊断标志。
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统计分析
完整的数据组被用来确定ROI的药代动力学参数的最佳值,单独切断良、恶性病灶灵敏度为100%而提供。具体的城市的诊断测试的基础上,计算了各自的截止值比较标准的方法和shutter-speed为选定的诊断标记方法利用McNemar测试和Yate矫正的连续性。假阳性的比例进行了计算评估分数相对概率的任何两个标记假阳性反应(37),计算它从没来过利用渐近性质间隔的日志(比假阳性的分数)。接受者操作特征曲线分析(中华民国)进行预测的精度评估的诊断生物标记物。曲线下的地区进行了比较与非参数检验方法利用拔靴法1000样品(38)的临界值。其适应症为D K ROI反式,数据从先前报导的较小的队列研究(26、27日)被认为是一个训练集。截止值0.027分2 1,导致灵敏度为100%和100%的具体训练集的城市,被用来计算其相应的敏感性和特异性病变在这92年的数据集。软件(SAS,9.2版,SAS研究所,凯莉、数控)被用于所有的统计分析。所有统计试验进行双面、抗病水平统计占据P等于. 05。
完整的数据组被用来确定ROI的药代动力学参数的最佳值,单独切断良、恶性病灶灵敏度为100%而提供。具体的城市的诊断测试的基础上,计算了各自的截止值比较标准的方法和shutter-speed为选定的诊断标记方法利用McNemar测试和Yate矫正的连续性。假阳性的比例进行了计算评估分数相对概率的任何两个标记假阳性反应(37),计算它从没来过利用渐近性质间隔的日志(比假阳性的分数)。接受者操作特征曲线分析(中华民国)进行预测的精度评估的诊断生物标记物。曲线下的地区进行了比较与非参数检验方法利用拔靴法1000样品(38)的临界值。其适应症为D K ROI反式,数据从先前报导的较小的队列研究(26、27日)被认为是一个训练集。截止值0.027分2 1,导致灵敏度为100%和100%的具体训练集的城市,被用来计算其相应的敏感性和特异性病变在这92年的数据集。软件(SAS,9.2版,SAS研究所,凯莉、数控)被用于所有的统计分析。所有统计试验进行双面、抗病水平统计占据P等于. 05。
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