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系統識別號 U0002-1507201312242600
中文論文名稱 兩階段方法建構抗精神分裂症用藥早期療效之預測模式
英文論文名稱 Two Stage Method to Establish an Early Prediction Model for Antipsychotic Response in Schizophrenia
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 數學學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mathematics
學年度 101
學期 2
出版年 102
研究生中文姓名 陳建辰
研究生英文姓名 Jiang-Chen Chen
學號 699190020
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2013-06-27
論文頁數 42頁
口試委員 指導教授-張玉坤
委員-傅瓊瑤
委員-張玉坤
委員-彭成煌
中文關鍵字 精神分裂症  兩階段方法  多重邏輯斯回歸  多重線性回歸 
英文關鍵字 Schizophrenia  Two Stage Method  GEE Multiple Linear regression  GEE Multiple 
學科別分類 學科別自然科學數學
中文摘要 傳統精神分裂症的藥物治療之療效評估至少需費時六週。為此,臨床醫師們多年來努力追求於精神分裂症的治療療效能被早期預測出來。而早期研究成果中,用來預測療效的邏輯斯迴歸模式所用的獨立變數中有一項CGI,其與診斷有效與否的PANSS同為評估療效的臨床診斷表,意即兩者同為Outcome Variable。若將CGI當為獨立變數使用,在臨床應用上頗不合理。有鍳於此,本論文採用兩階段方法建構預測模型。第一階段先針對CGI之得分(或改善與否)做預測,再將其預測結果當做第二階段預測PANSS總分(或有效與否)的獨立變數。上述各種預測方法的預測準確性之比較,我們以敏感度、特異度、陽性預測值(PPV)、陰性預測值(NPV)及預測力(PP)做為預測模型優劣評判的指標。
英文摘要 The therapeutic period of schizophrenia needs to last ad least for 6 weeks. For this reason, clinician pursue treatment curative effect in schizophrenia can predict, come out in early days hard for many years. And in the early research results, the logit used for predicting curative effect returns to the independent variable that the way uses then and has a CGI, it, with diagnosing PANSS effective is the clinical diagnosis form which assesses curative effect together, mean the two are all Outcome Variable. If regard CGI as and use for the independent variable, quite unreasonable in clinical practice. This thesis adopts two stage methods to build and construct the model for predicting. First stage score (or improving or not) to CGI first Do, predict, predict it result regard as, predict PANSS total points (or effective or not) two stage and then Independent variable. The comparison of prediction accuracy of different prediction methods described above, we are with sensitivity, specificity, positive predicted value (PPV) , negative predicted value (NPV) and predict power (PP). As predicting the good and bad indicator that judges of model.
論文目次 目錄
第一章 前言 1
第二章 文獻回顧 3
第三章 分析方法 5
第四章 分析結果 10
4.1. 分析結果 10
4.1.1. 第一階段CGI改善與否以0,1,2週的測量值直接預測第4週及第6週,第二階段PANSS總分以GEE方法之多項式回歸預測 10
4.1.2. 第一階段CGI改善與否以0,1,2週的測量值直接預測第4週及第6週,第二階段PANSS有效率以GEE方法之邏輯斯回歸預測 11
4.1.3. 第一階段CGI之得分用GEE方法的多項式回歸預測,第二階段PANSS總分以GEE方法的多項式回歸預測 13
4.1.4. 第一階段CGI改善與否以GEE方法之邏輯斯回歸預測,第二階段PANSS有效率以GEE方法之邏輯斯回歸預測 20
4.1.5. 第一階段CGI改善與否以GEE方法之邏輯斯回歸預測,第二階段PANSS總分以GEE方法之多項式回歸預測 25
4.1.6. 第一階段CGI之得分以GEE方法的多項式回歸預測,第二階段PANSS有效率以GEE方法之邏輯斯回歸預測 29
第五章 討論 38
參考文獻 41

表目錄
表 4 1 方法1第二階段之係數估計 10
表 4 2 PANSS總分交叉表(CGI以0,1,2週直接預測 + 多項式回歸) 11
表 4 3 PANSS總分各項指標值(CGI以0,1,2週直接預測 + 多項式回歸) 11
表 4 4 方法2第二階段之係數估計 12
表 4 5 PANSS有效率交叉表(CGI以0,1,2週預測 + LOGIT) 12
表 4 6 PANSS有效率之各項指標值(CGI以0,1,2週預測 + LOGIT) 13
表 4 7 方法3第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SSWDIN預測) 13
表 4 8 PANSS總分交叉表(CGI以SSWDIN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 14
表4 9 PANSS總分之各項指標值(CGI以SSWDIN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 14
表 4 10 方法3第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SSWDN預測) 15
表 4 11 PANSS總分交叉表(CGI以SSWDN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 15
表 4 12 PANSS總分之各項指標值(CGI以SSWDN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 15
表 4 13 方法3第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SUWDEN預測) 16
表 4 14 PANSS總分交叉表(CGI以SUWDEN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 17
表 4 15 PANSS總分之各項指標值(CGI以SUWDEN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 17
表 4 16 方法3第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SUWDN預測) 17
表 4 17 PANSS總分交叉表(CGI以SUWDN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 18
表 4 18 PANSS總分之各項指標值(CGI以SUWDN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 18
表 4 19 方法3第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以WDN預測) 19
表 4 20 PANSS總分交叉表(CGI以WDN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 19
表 4 21 PANSS總分之各項指標值(CGI以WDN預測,多項式回歸 + 多項式回歸) 19
表 4 22 方法4第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SSWDN預測) 20
表 4 23 PANSS有效率交叉表(CGI以SSWDN預測,LOGIT + LOGIT) 21
表 4 24 PANSS有效率之各項指標值(CGI以SSWDN預測,LOGIT + LOGIT) 21
表 4 25 方法4第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SUWDEN預測) 21
表 4 26 PANSS有效率交叉表(CGI以SUWDEN預測,LOGIT + LOGIT) 22
表 4 27 PANSS有效率之各項指標值(CGI以SUWDEN預測,LOGIT + LOGIT) 22
表 4 28 方法4第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SUWDN預測) 23
表 4 29 PANSS有效率交叉表(CGI以SUWDN預測,LOGIT + LOGIT) 23
表 4 30 PANSS有效率之各項指標值(CGI以SUWDN預測,LOGIT + LOGIT) 23
表 4 31 方法4第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以WDN預測) 24
表 4 32 PANSS有效率交叉表(CGI以WDN預測,LOGIT + LOGIT) 25
表 4 33 PANSS有效率之各項指標值(CGI以WDN預測,LOGIT + LOGIT) 25
表 4 34 方法5第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SSWDN預測) 26
表 4 35 PANSS總分交叉表(CGI以SSWDN預測,LOGIT + 多項式回歸) 26
表 4 36 PANSS總分之各項指標值(CGI以SSWDN預測,LOGIT + 多項式回歸) 26
表 4 37 方法5第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SUWDN預測) 27
表 4 38 PANSS總分交叉表(CGI以SUWDN預測,LOGIT + 多項式回歸) 27
表 4 39 PANSS總分之各項指標值(CGI以SUWDN預測,LOGIT + 多項式回歸) 27
表 4 40 方法5第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以WDN預測) 28
表 4 41 PANSS總分交叉表(CGI以WDN預測,LOGIT + 多項式回歸) 29
表 4 42 PANSS總分之各項指標值(CGI以WDN預測,LOGIT + 多項式回歸) 29
表 4 43 方法6第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SSWDN預測) 30
表 4 44 PANSS有效率交叉表(CGI以SSWDN預測,多項式回歸 + LOGIT) 30
表 4 45 PANSS有效率之各項指標值(CGI以SSWDN預測,多項式回歸 + LOGIT) 30
表 4 46 方法6第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以SUWDN預測) 31
表 4 47 PANSS有效率交叉表(CGI以SUWDN預測,多項式回歸 + LOGIT) 32
表 4 48 PANSS有效率之各項指標值(CGI以SUWDN預測,多項式回歸 + LOGIT) 32
表 4 49 方法6第二階段各項獨立變數之估計係數(CGI以WDN預測) 32
表 4 50 PANSS有效率交叉表(CGI以WDN預測,多項式回歸 + LOGIT) 33
表4 51 PANSS有效率之各項指標值(CGI以WDN預測,多項式回歸 + LOGIT) 33
表 4 52 各個模型之交叉表及指標值 33
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10. Yue-Cune Chang, PhD, Hsien-Yuan Lane, M.D., Ph.D, Kung-Han Yang, Ph.D, Chieh-Liang Huang, M.D. Optimizing Early Prediction for Antipsychotic Response in Schizophrenia. J Clin Psychopharmacol 2006;26:554–559
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