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1.
目的:构建预测年轻乳腺癌患者生存情况的列线图,以期帮助临床诊疗。方法:收集SEER数据库中5 525例年轻乳腺癌患者的临床信息,通过单因素Log-rank检验和多因素Cox生存分析筛选出独立预后因素,用于构建预测患者3、5年总生存率(overall survival,OS)和癌症特异性生存率(cancer special survival,CSS)的列线图,将我院就诊的147例年轻乳腺癌患者作为验证集进行外部验证。结果:单因素和多因素分析结果显示,种族、病理类型、组织学分级、T分期、N分期、M分期、ER状态、HER-2状态、手术方式是与患者OS和CSS相关的独立危险因素,将这些因素纳入并建立预测患者OS和CSS的列线图模型。内部和外部验证结果显示模型具有良好的预测性能。基于建立的OS和CSS列线图模型对患者进行了风险分层,能够准确地将年轻乳腺癌患者分成预后有显著差异的三个风险亚组。结论:本研究构建的预测模型能较为准确的预测年轻乳腺癌患者的预后情况,为临床的诊疗提供科学依据。 相似文献
2.
目的 通过测定多囊卵巢综合征(PCOS)患者的凝血指标和甲状腺激素水平建立PCOS风险预测模型,探讨凝血指标及甲状腺功能在PCOS中的变化及意义.方法 回顾性分析2018年12月至2019年12月在郑州大学第一附属医院妇科门诊就诊的206例PCOS患者(PCOS组)和同期在该院妇科进行孕前检查的261例正常女性(对照组)的年龄、体质量指数(BMI)、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血酶原时间(APTT)、凝血酶时间(TT)、纤维蛋白原(Fib)、D-二聚体(D-D)、游离三碘甲腺原氨酸(FT3)、游离甲状腺素(FT4)、促甲状腺激素(TSH)水平,比较两组研究对象的各项指标变化.采用交叉验证法将所有研究对象随机分为训练数据和测试数据,并在训练数据上进行多因素logistic回归分析,建立PCOS风险预测模型.结果(1)PCOS组TT、PT、APTT、年龄较对照组降低(P<0.05),Fib、TSH、D-D、BMI水平较对照组高(P<0.05).(2)多因素logistic回归分析显示,年龄(OR=0.831,P<0.001)、BMI(OR=1.229,P<0.001)、PT(OR=0.248,P<0.001)、APTT(OR=0.811,P=0.001)、Fib(OR=9.860,P<0.001)和TSH(OR=1.568,P=0.007)是PCOS风险的预测指标.将构建的logistic回归模型应用于测试数据进行验证,训练数据集的曲线下面积(AUC)为0.918,95%CI为0.888~0.947,测试数据集的AUC为0.890,95%CI为0.835~0.945.结论 与正常女性相比,PCOS患者年龄较小,BMI较大,凝血指标呈现高凝趋势,TSH水平有升高趋势,这些变化可能与PCOS患病风险有关. 相似文献
3.
4.
目的评估并比较基于不同机器学习算法建立的乳腺癌超声影像组学预测模型的诊断性能。 方法回顾性收集2017年1月至2019年4月就诊皖南医学院第一附属医院、有明确病理结果的乳腺肿块病例828例,以2018年8月31日为节点将其分为训练集(526例)和验证集(302例),提取肿块的超声影像组学特征并进行特征筛选,运用k最近邻(kNN)、逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)5种机器学习算法分别建立预测模型,使用重复交叉验证方法做内部验证,计算比较各模型的敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV),并实施外部验证,绘制ROC曲线并比较ROC曲线下面积(AUC)以评价模型的鉴别诊断性能,绘制校准曲线评价模型校准度。 结果从提取的109个影像组学特征中筛选出19个特征建立了5种机器学习算法模型。在内部验证中,5种模型的敏感度、特异度、PPV、NPV比较,总体差异均有统计学意义(P均<0.001)。LR模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.769、0.816、0.778,3项指标均高于其他4种模型;敏感度中位数为0.824,高于kNN、RF和SVM模型。此外,SVM模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.706、0.774、0.759,虽均低于LR模型,但均高于其他3种模型。在外部验证中,LR、SVM、RF、kNN和NB的AUC依次为0.890、0.832、0.821、0.746和0.703,其中LR与SVM的AUC差异有统计学意义(P=0.012);此外,各模型在校准性能上表现并不一致,LR和SVM模型的校准曲线显示乳腺癌实际概率与预测概率之间的一致性较好。 结论以超声影像组学特征为基础,运用不同机器学习算法建立的乳腺癌超声预测模型,均表现出较高的诊断性能,其中LR模型表现最为突出;选择合适的机器学习算法有助于进一步提高预测模型的诊断性能,提供更加准确的量化预测结果。 相似文献
5.
目的:分析急性草甘膦中毒患者预后的影响因素,以期为急性草甘膦的预防和治疗提供参考依据。方法:本研究回顾性选取我院2009年9月—2021年2月期间收治的73例急性草甘膦中毒患者的临床资料,其中男32例,女41例;平均年龄(55.86±17.60)岁;所有患者均随访6个月。随访终点事件为全因死亡,全因死亡12例(16.4%)。按照临床结局分为存活组和死亡组,比较2组患者临床特征及实验室指标差异,将单因素分析中差异具有统计学意义的指标纳入多元logistic回归分析,得出独立预后影响因素,使用受试者工作特征(ROC)曲线检验独立危险因素在急性草甘膦中毒预后的预测价值。结果:73例患者单因素分析显示,死亡组年龄、首次医疗接触(FMC)、总胆红素(TBIL)、谷氨酰转移酶(GGT)、碱性磷酸酶(ALP)、谷草转氨酶(AST)、氯、白细胞、凝血时间均大于存活组,钾低于存活组(P<0.05);多元logistic回归分析显示,GGT、白细胞、凝血时间、年龄及接触医疗时间为急性草甘膦中毒患者预后的影响因素(P<0.05);创建新的预测模型:-21.559+0.054×GGT(U/L)+0.253×白细胞(×109/L)+0.593×凝血时间(s)+0.103×年龄(岁)(>70岁=1,<70岁=0)+1.656×FMC(2 h以内=1、2~6 h=2、6 h以上=3);ROC曲线显示,预测模型的AUC为0.900,临界值为0.622,此时的敏感度为91.7%,特异度为70.5%,诊断价值优于单一指标。结论:GGT、白细胞、凝血时间、年龄及接触医疗时间是预测急性草甘膦中毒患者预后的独立危险因素,建立新的预测模型对急性草甘膦中毒患者预后具有较好的预测价值。 相似文献
6.
目的 探究焦亡相关差异表达基因(DEGs)在乳腺癌中预后价值并构建预后风险模型。 方法 从癌症基因组图谱(TCGA)和肿瘤基因表达数据库(GEO)官网下载乳腺癌的基因测序、临床数据,筛选焦亡相关DEGs。将乳腺癌患者进行聚类分析。在TCGA队列中以最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法建立模型。利用Kaplan-Meier生存曲线、受试者工作特征曲线(ROC)、单因素及多因素Cox回归独立预后因素分析等评价该模型。GEO队列为验证集。通过GO、KEGG、ssGSEA分析风险DEGs的富集情况。 结果 筛选出焦亡相关DEGs,聚类分析可见C2组总生存期(OS)延长,差异有统计学意义(P=0.020)。该模型K-M生存分析显示,高风险组OS缩短(TCGA队列中P<0.001,GEO队列中P=0.018)。ROC曲线下面积(AUC)表明该模型具有一定预测能力。单因素、多因素Cox回归分析表明,年龄、M、N分期和风险评分为OS的独立预测因子。GO、 KEGG富集与ssGSEA分析证实了风险相关DEGs与免疫炎症因子和通路有关。 结论 本研究构建了由9个焦亡相关基因组成的乳腺癌预后风险模型,为乳腺癌患者的风险预后评估提供了参考。 相似文献
7.
目的 构建肝硬化门静脉高压症并发食管胃底静脉曲张破裂出血(EVB)患者医院内死亡的风险预测模型。方法 2018年6月~2020年6月我院收治的107例肝硬化门静脉高压症并发EVB患者,均接受经颈静脉肝内门体静脉分流术(TIPS)治疗。应用Logistic回归分析影响患者死亡的危险因素,基于独立影响因素构建医院内死亡的风险预测模型,应用Bootstrap法对预测模型进行内部验证,应用受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)评估预测模型的预测效能。结果 本组患者医院内死亡25例(23.4%),生存82例;单因素分析显示,死亡患者Child-Pugh分级、出血部位、门静脉内径、肝性脑病和失血性休克发生率等与生存患者比,均存在显著性差异(P<0.05),多因素Logistic回归分析显示,门静脉内径(OR=2.201,95%CI:1.544~3.139)、肝性脑病(OR=3.093,95%CI:1.731~5.524)和失血性休克(OR=1.101,95%CI:1.040~1.165)是影响患者医院内死亡的独立危险因素(P<0.05);对所构建的列线图预测模型,经内部验证,其C-index为0.937(95%CI:0.734~0.879),具有良好的区分度;应用ROC曲线分析显示,预测模型的曲线下面积(AUC)为0.896(95%CI:0.796~0.958,P<0.001),其预测的敏感度和特异度分别为91.3%和88.1%。结论 了解影响肝硬化门静脉高压症并发EVB患者医院内死亡的独立危险因素,并据此构建的风险预测列线图模型具有良好的区分度和预测效能,有助于临床对高风险患者的筛查和及时处理。 相似文献
8.
目的建立儿童术中低体温列线图预测模型,为术中儿童低体温评估与预防提供参考。方法选取接受手术治疗的1 086例患儿,在医院病历系统中收集相关资料。采用χ2检验、秩和检验和logistic回归分析确定影响因素,利用R软件绘制儿童术中低体温列线图预测模型。结果儿童术中低体温发生率为17.31%;年龄、术前体温≤36.9℃、血红蛋白≤118.5 g/L、禁食时间≥6 h、麻醉时间>62.6 min,是儿童术中低体温发生的独立影响因素。列线图预测儿童术中低体温风险的ROC曲线下方面积为0.698(95%CI:0.598~0.789)。结论儿童术中低体温发生率较高,应用列线图模型可快速预测低体温发生概率,及时采取针对性干预,保障患儿手术安全。 相似文献
9.
目的:对我国基层医疗卫生机构2014—2019年的绩效水平进行评价,研究影响绩效的关键因素,并对机构发展提出相应建议,进一步发挥绩效考核导向作用。方法:基于文献分析及政策研究,从服务提供、服务效率、经济管理和人力配置4个维度选取指标,构建基层医疗卫生机构绩效评价指标体系;采用组合赋权法构建绩效评价模型。结果:基层医疗卫生机构绩效评价指标组合权重前 5名分别为健康检查人次、家庭卫生服务人次数、医师日均担负诊疗人次数、医护比、诊疗人次数。结论:对我国基层医疗卫生机构的发展提出4个方面建议:(1)加强服务能力建设;(2)提升服务效率水平;(3)加强财务管理;(4)重视从业人员培养。 相似文献
10.
目的:比较并评价4种华法林稳定剂量预测模型的预测准确性并建立华法林剂量预测模型。方法:收集483名服用华法林患者的临床资料,检测患者CYP2C9*3和VKORC1基因型,以预测百分比和平均绝对误差分析4种华法林稳定剂量预测模型的准确性;将纳入影响华法林稳定剂量的相关因素进行多元线性回归分析,得到相应的剂量预测模型。结果:CYP2C9*3/*3型患者华法林稳定剂量为(0.83±0.19) mg·d-1,显著低于*1/*1型和*1/*3型患者(P<0.05),VKORC1 GG型患者华法林稳定剂量为(4.17±1.49) mg·d-1,显著高于AA型和GA型患者(P<0.05);4种华法林剂量预测模型的预测剂量与实际剂量差异均显著相关(P<0.01),IWPC模型的相关性最好,r=0.519;MAE最低的是TAN模型,为(0.70±0.53) mg·d-1,指南模型的MAE最高,为(0.86±0.60) mg·d-1;华法林稳定剂量模型建立结果D(mg·d-1)=2.826-0.018×年龄+0.544×BSA-0.322×CYP2C9+0.482×VKORC1-0.336×胺碘酮-0.801×心房颤动。结论:CYP2C9和VKORC1基因多态性对华法林稳定剂量存在一定影响,构建的华法林剂量预测模型可较为准确地预测稳定剂量,优化给药方案,为临床个体化用药提供指导。 相似文献