原发性胃肠道间质瘤患者根治术后的生存预测模型的构建及验证

目的 基于真实世界数据,分析影响已行根治术的原发性胃肠道间质瘤(gastrointestinal stromal tumor, GIST)患者的预后因素,建立生存预测模型并对其进行内外部验证。方法 从公共数据库中收集行根治术后的原发性GIST患者685例,并随机拆分为建模组(n=413)及内部验证组(n=272)。同时,从北京协和医院电子病案系统中收集141例患者作为外部验证组。随后,采用COX回归分析,筛选影响术后患者总生存时间(overall survival, OS)的独立预后因素,并以此建立预测模型。此外,在各组中使用受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC)下面积(area under the curve, AUC)及校正曲线评价模型的区分度及校准度。最后,基于预测模型对全体患者进行风险评分,以训练组的截断值为标准,将各组患者分为高、低风险亚组,并使用Kaplan-Meier方法和Log-rank检验对其进行生存分析。结果 COX多因素回归分析显示年龄、肿瘤位置、有丝分裂程度是影响术后GIST患者的独立预后因素...     

晚期胃癌生存预后因素及列线图预测模型的建立与验证

目的 探讨新药治疗下晚期胃癌患者生存预后因素,并建立可靠的预测模型。方法 收集我院肿瘤内科2015年1月~2019年12月收治的晚期胃癌（AGC）患者的的临床特征、辅助检查资料、治疗相关资料、疗效评估、疾病转归等相关临床资料,建立数据库,采用Kaplan-Meier法进行单因素生存分析,并根据单因素分析结果、将部分因素纳入多因素Cox回归模型进行分析,筛选出影响AGC患者生存的影响因素。R软件用于分析生存率及通过多因素分析结果建立生存列线图。编制校准曲线和一致性指数(C-index)以确定预测能力和判别能力。通过时间相关的受试者工作特征曲线（ROC）、临床决策曲线分析（DCA）以证实列线图模型的预测能力。结果 单因素分析显示,转移部位数目、接受治疗线数、一线治疗疗效是否达到疾病控制率（DCR）、一线治疗中位无进展生存（PFS）时间,以及一线是否接受手术治疗与AGC患者总生存（OS）显著相关（P<0.05）。多因素Cox回归分析显示,一线是否接受手术治疗、接受治疗线数、一线治疗PFS时间、腹膜转移与晚期胃癌患者OS显著相关,是影响AGC患者OS的独立预后因素（P<0.05）。列线图的C-index为0.785（95%CI,0.744~0.826）。校准曲线也证实了模型与实际生存的一致性。此外,ROC曲线和DCA结果表明该模型对AGC患者OS有较好的预测能力。结论 AGC伴腹膜转移患者生存期较短,而一线治疗PFS时间>7.0月、接受三线及后线治疗与较长的生存期相关;选择性对部分晚期胃癌患者进行含手术的系统治疗方案可改善其生存期。本研究构建的列线图是一个可靠的AGC预后预测模型。     

胆管癌根治性切除术后患者预后相关因素分析和生存预测模型构建

目的:探讨胆管癌(CCA)根治性切除术(根治术)后患者复发和生存的影响因素,建立列线图预测术后生存时间。方法:回顾性分析本院行CCA根治术的89例患者临床和病理资料,中位无病生存期(DFS)和总生存期(OS)分别为10和13个月。采用Kaplan-Meier生存分析和Cox回归模型分析临床病理特征对CCA患者DFS和OS的影响;采用R软件进行LASSO回归,评估CCA患者术后复发的相关影响因素。建立列线图预测患者术后OS,并通过一致性指数(C-index)、校准曲线和受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)评估列线图的预测效能。结果:单因素分析,糖尿病(χ²=5.204, P=0.023)、糖类抗原19-9 (CA19-9)(χ²=7.694, P=0.006)、糖类抗原125(CA125)(χ²=6.908,P=0.009)、糖类抗原242 (CA242)(χ²=10.712, P=0.001)、肿瘤大小(χ²=4.310,P=0.038)和淋巴结转移(χ²     

食管癌患者术后预测模型的构建和验证：基于SEER数据库

目的 构建用于预测食管癌患者术后远期生存的列线图。方法 从监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库中确定了2004~2016年7215例食管癌患者。使用自助重抽样方法,共有5052名患者被分配到训练队列,其余2163名患者被分配到内部验证队列,同时纳入2014~2016年就诊于东部战区总医院心胸外科的435名食管癌患者进行外部验证。结果 在整个队列中,1 年、3年、5年的癌症特异性死亡率分别为14.6%、35.7%、41.6%。多因素Cox分析显示年龄（≥80岁 vs<50岁,P<0.001）、性别（男vs女,P<0.001）、肿瘤部位（下段vs中段,P=0.013）、病理分期（腺癌vs鳞癌,P=0.012）,分化程度（差分化vs分化良好,P<0.001）,TNM分期（IV vs I,P<0.001）,肿瘤大小（>50 mm vs 0~20 mm,P<0.001）,化疗（是vs否,P<0.001）,淋巴结比率（>0.25 vs 0,P< 0.001）是食管癌患者术后远期生存的独立危险因素,并基于该模型构建了列线图,用于预测患者术后1年、3年、5年的存活概率。在训练队列中,用于预测总生存率（OS）和癌症特异性生存率（CSS）的列线图C指数分别为0.726（95%CI:0.714-0.738）和 0.735（95%CI:0.727-0.743）。列线图在内部验证队列和外部验证队列中得到了很好的验证,内部验证队列中预测OS和CSS的 C指数分别为0.752（95% CI:0.738-0.765）和0.804（95% CI:0.790-0.817）,外部验证队列中预测OS和CSS的C指数分别为0.749（95%CI:0.736-0.767）和0.788（95%CI:0.751-0.808）。根据ROC曲线下面积（AUC）,在预测食管癌远期预后中,该列线图显示出比肿瘤淋巴结转移（TNM）分期系统更高的敏感性。结论 构建的临床预测模型有较高的预测效能,能够有助于鉴别术后高危食管癌患者,可以作为TNM分期系统的补充。     

卒中误吸风险分析及预测模型的构建与验证

目的 构建并验证预测并发误吸的风险列线图模型。方法 选取2021年4月至2023年4月该院收治的55例并发误吸卒中患者(误吸组)和55例未发生误吸卒中患者(对照组)作为研究对象。收集两组患者临床资料,使用单因素分析、多因素logistic回归模型分析卒中并发误吸的危险因素,利用R3、5、3软件基于筛选出的危险因素,构建卒中并发误吸风险的列线图模型,并验证此模型预测卒中并发误吸的效能。结果 误吸组患者年龄(≥60岁)、梗死部位(脑干)、病灶部位(多发)、高血压构成比,以及美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分和同型半胱氨酸(Hcy)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)水平均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,年龄(≥60岁)、梗死部位(脑干)、病灶部位(多发)、高血压及NIHSS评分(高)是影响卒中患者并发误吸的危险因素(P<0.05)。列线图模型结果显示,NIHSS评分是影响卒中患者并发误吸的最强预测因子,其次为年龄(≥60岁)、梗死部位(脑干)、病灶部位(多发)、高血压。模型验证结果显示,列线图受试者工作特征(ROC)曲...     

构建572例宫颈癌患者预后的预测模型

目的 探讨并构建572例宫颈癌患者预后的预测模型。方法 选取浙江省绍兴市妇幼保健院2006年6月至2014年6月收治的宫颈癌患者,对患者的临床资料进行回顾性分析,应用SPSS 25.0软件和R 3.6.1软件及其软件包进行统计分析,构建预测模型并进行评价。结果 TNM分期为宫颈癌预后的独立因素。根据COX比例风险模型建立年龄、TNM分期相关预后列线图,C-index为0.682;3年生存率ROC曲线下面积（AUC）为0.760,5年生存率ROC曲线AUC为0.830,模型准确性尚可;Calibration曲线显示模型一致性尚可;Kaplan-Meier生存曲线显示不同年龄、TNM分期差异有统计学意义。结论 宫颈癌患者预后列线图模型准确性尚可,可简单快速运用年龄、TNM分期评判宫颈癌患者的预后,对临床医务人员简单快速、个体化的预后分析具有显著意义。     

卵巢上皮性癌生存预后临床分析

目的：探讨影响卵巢癌生存的预后因素;方法：对１１３例卵巢上皮性癌患者进行了随访,应用乘积限法计算生存率,Ｌｏｇ－ｒａｎｋ法对不同预后因素的生存率进行检验;结果和结论：临床分期越晚,术后残存癌灶越大,生存时间越短。而残存癌灶小于２ｃｍ,术后辅以足疗程的化疗,可以改善预后。     

转移性黑色素瘤患者早期死亡风险的预测模型构建及验证

目的 构建预测转移性黑色素瘤（metastatic melanoma, MM）患者早期死亡风险的列线图模型。方法 本研究纳入监测、流行病学和最终结果（Surveillance, Epidemiology, and End Results Program, SEER）数据库中（2010–2015年）2 138例被诊断为MM的患者。使用logistic回归分析确定影响MM患者早期死亡的独立风险因素。并利用这些因素构建全因早死和癌症特异性早期死亡的列线图。通过受试者操作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评估该模型的效能,并使用四川省肿瘤医院2015年1月–2020年1月被诊断为MM的105例患者的临床病理资料进行外部验证。结果 logistic回归分析显示,婚姻状况、原发部位、N分期、手术、化疗、骨转移、肝转移、肺转移和脑转移可以被确定为早期死亡的独立预测因素。基于这些因素开发了两个列线图分别预测全因早死和癌症特异性早死风险。在全因和癌症特异性早期死亡模型...     

慢性心力衰竭长期生存列线图预测模型的构建

目的 建立一个慢性心力衰竭长期生存率列线图预测模型。方法 纳入山东省千佛山医院共235例慢性心力衰竭患者临床数据,采用LASSO回归、多因素COX回归分析后得出影响慢性心力衰竭长期生存率的独立预测因子,构建列线图模型。采用一致性指数(C-index)、校准曲线和时间依赖性受试者工作特征曲线评估列线图模型的预测能力。结果 LASSO回归筛共选出7个与慢性心力衰竭长期生存率相关的独立预测因子,分别为年龄、左室舒张末期内径、二尖瓣反流、三尖瓣反流、红细胞分布宽度、血尿酸、血尿素氮,并构建了列线图预测模型、进行模型的内部验证。训练集、验证集C-index分别为0.782、0.791,1年、5年、10年生存率的曲线下面积分别为0.813、0.843、0.876,校准曲线表现出良好的一致性。结论 通过本次研究,建立了一个能够相对准确预测慢性心力衰竭长期生存率的列线图模型,对临床医生判断慢性心力衰竭患者预后有一定的指导意义。     

前列腺癌风险预测模型的构建与验证

目的：筛选前列腺癌（prostatic cancer,PCa）发病的影响因素,构建PCa风险预测模型并进行验证。方法：利用国家临床医学科学数据中心《前列腺肿瘤预警数据集》,对数据处理后将数据按7∶3随机分为建模组和验证组;使用最小绝对值收敛和选择算子（least absolute shrink-age and selection operator,LASSO）对建模组进行筛选,得到PCa特征指标;对特征指标进行多因素logistic回归分析,并利用其分析结果对建模组数据构建PCa风险预测模型,同时利用建模组数据进行内部评价及验证组数据内部验证。结果：共纳入880例样本数据,其中建模组616例,验证组264例;通过LASSO回归分析对筛选得到的14个特征指标进行多因素logistic回归分析,结果显示球蛋白（OR=1.112,95%CI=1.044～1.185）、无机磷（OR=65.167,95%CI=20.437～207.796）、总前列腺特异性抗原（total prostate specific antigen,tPSA）(OR=1.026,95%CI=1.014～1.037)与血清...     

利用上皮源性卵巢癌预后的多基因信息建立预测预后模型

目的 通过基因表达谱汇编(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库筛选并建立与上皮源性卵巢癌(EOC)患者预后有关联的多基因模型,并验证其预后价值。 方法 从GEO数据库中下载EOC有关芯片数据(GSE14407),筛选出在EOC组织和正常卵巢上皮组织中差异表达的基因(DEGs),采用单因素和多因素Cox回归模型筛选出与预后有关联的DEGs,建立多基因预后模型和预后指数(PI)公式。对TCGA数据库中EOC患者的mRNA数据及临床信息进行整理,通过PI公式对患者进行评分,并根据评分将患者分为低风险组和高风险组。通过Cox回归风险模型分析临床病理参数(年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期)和预后指数参数与EOC预后的关系。根据年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期进行分组,采用Kaplan-Meier(K-M)生存分析验证多基因模型对卵巢癌的预后价值。 结果 共筛选出47个在EOC组织和正常卵巢组织中的DEGs,其中有37个表达下调的DEGs和10个表达上调的DEGs。将上述DEGs进行单因素和多因素Cox回归分析,共筛选出4个DEGs,分别是PACSIN3、KCNT1、LAMP3及KIR3DX1。PI公式:(-0.169×PACSIN3的表达量+0.078×KCNT1的表达量-0.246×LAMP3的表达量-0.147×KIR3DX1的表达量)。Cox回归模型分析证实,年龄、肿瘤残余和预后模型是卵巢癌患者的独立预后因素(P<0.01)。通过K-M生存分析证实,在TCGA数据库的312例EOC患者中,预后评分低风险的患者总体生存期(OS)较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。在不同的年龄、临床分期、发病位置(单侧和双侧)、肿瘤残余<10 mm的EOC患者亚组中,预后评分低风险的患者OS较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。 结论 四基因预后模型是EOC患者的独立预后因素,并在总体和根据各临床病理特征分组的EOC患者亚组中得到了验证。     

卵巢癌术后静脉血栓栓塞风险预测模型的建立及验证

目的 探讨卵巢癌术后发生静脉血栓栓塞（venous thromboembolism,VTE）的影响因素,以此建立列线图模型。方法 回顾性收集2020年1月至2021年12月温州医科大学附属第一医院因卵巢癌入院并行手术治疗的245例患者的临床信息,根据术后B超结果将其分为血栓组（n=55）和非血栓组（n=190）。采用单因素和多因素Logistic回归分析,筛选出卵巢癌患者术后发生VTE的影响因素,建立列线图模型,利用受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC曲线）检验效果。结果 多因素Logistic分析结果显示,年龄、手术时间、国际妇产科联盟（International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO）分期和术后D-二聚体均是卵巢癌患者术后发生VTE的独立影响因素（P<0.05）。列线图模型的曲线下面积为0.907,敏感度87.3%,特异性81.1%,Hosmer-Lemeshow检验拟合度较好（2=3.834,P=0.872）;列线图的校准曲线显示预测值同实测值基本一致。结论 基于年龄、手术时间、FIGO分期和术后D-二聚体建立的列线图的预测效能较好,具有一定的临床价值。     

肝硬化患者食管胃底静脉曲张无创预测模型的构建及验证

目的 构建慢性乙型肝炎(乙肝)肝硬化患者食管胃底静脉曲张无创模型,并在其他肝硬化患者中进行验证.方法 回顾性分析2015年1月至2020年12月该中心收治的693例经上消化道内镜检查的肝硬化患者的临床资料,其中乙肝肝硬化465例,非乙肝肝硬化228例.乙肝肝硬化患者根据内镜检查食管胃底静脉曲张结果分为曲张组(151例)和非曲张组(314例).使用多因素logistic回归模型分析试验队列乙肝肝硬化患者食管胃底静脉曲张的危险因素,并构建预测模型.采用受试者工作特征曲线判断预测模型的效能,并计算曲线下面积(AUC).在非乙肝肝硬化患者中验证预测模型的预测效能.结果 肝脏表面粗糙、脾脏厚度增加、肝硬度值增加是乙肝肝硬化患者食管胃底食管静脉曲张的危险因素(优势比=6.375、1.127、1.182).构建肝硬化患者食管胃底静脉曲张预测模型公式为预测指数(R)=-6.68+1.852×肝脏表面粗糙情况(粗糙=1,光滑=0)+0.12×脾脏厚度(mm)+0.028×肝硬度值(kPa).在乙肝肝硬化组患者中R判断食管胃底静脉曲张的AUC为0.935,灵敏度为84.8％,特异度为85.4％,诊断效能优于肝硬度、脾脏厚度,差异均有统计学意义(P<0.05).在非肝硬化患者中R判断食管胃底静脉曲张的AUC为0.931(95％可信区间:0.897～0.965),灵敏度为75.2％,特异度为91.3％.结论 所构建新的预测模型可作为可靠的临床肝硬化患者食管胃底静脉曲张的无创预测模型.     

老年脑卒中患者病耻感预测模型构建与验证

目的 建立并验证老年脑卒中患者病耻感预测模型。方法 采用便利取样法,选取2022年5月至10月于河北大学附属医院住院的老年脑卒中患者252例为研究对象。将患者按3∶1分为建模集和验证集,采取单因素分析和二元Logistic回归分析筛选预测因子,基于回归系数构建脑卒中患者病耻感风险评分表,Hosmer-Lemeshow检验评价模型拟合度,受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC曲线）分析模型预测效能。结果 Logistic回归分析显示,有躯体功能障碍、中度/重度依赖、挑战及伤害认知评价、回避应对方式均是老年脑卒中患者产生病耻感的独立影响因素（P<0.05）。构建的预测模型有良好预测能力,建模集和验证集ROC曲线下面积分别为0.902和0.728。结论 开发的老年脑卒中患者病耻感风险评分表具有良好的预测能力,可为未来开发新的量表工具提供依据,以便早期识别存在高病耻感的脑卒中患者。     

基于SEER数据库的胰腺胶样癌生存预测模型的构建与验证

目的：明确影响胰腺胶样癌（colloid carcinoma,CC）患者预后的危险因素,构建临床预后模型,对患者生存预后进行评估。方法：选取美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果（Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER）数据库中510例患者,将其分为训练集和验证集,并根据训练集的临床变量构建预后模型,以预测CC患者在1、3、5年的癌症特异性生存率的概率值,而后用验证集验证训练集筛选出的变量及校准预测模型。结果：利用SEER数据库筛选CC患者预后的影响因素,包括肿瘤分级、检出淋巴结数量、是否手术、T分期、是否转移,并根据以上影响因素构建了临床预后模型。受试者特征曲线及曲线下面积值表明本预测模型具有较高的准确性。校正曲线显示模型预测的生存率与实际生存率相近。结论：本研究构建出CC患者的临床预后模型,并利用此模型对患者的生存预后进行了有效评估,填补了这种罕见肿瘤预后研究的空白,为临床医生评估CC患者预后提供了一项有力依据。     

E-cadherin诱导的卵巢上皮细胞恶变模型的建立及其特征

目的 建立E-cadherin诱导的卵巢上皮细胞早期恶变模型,并对其生长增殖等生物学行为进行初步研究.方法 采用舍人E-cadherin基因CDH1全长cDNA的质粒转染中国仓鼠卵巢(Chinese hamster ovary,CHO)细胞,利用G418筛选稳定转染细胞株,通过Western Blot验证其E-cadherin的表达,然后通过CCK8细胞增殖实验及集落形成实验检测其生物学行为的变化.结果 CHO细胞转染CDH1基因后,高度表达E-cadherin蛋白,生长增殖水平显著提高,并具备了恶性细胞特有的非锚定依赖性生长的能力.结论 构建了E-cadherin诱导的卵巢上皮细胞恶变模型,为卵巢肿瘤发生机制的研究提供了可靠的工具.     

新生儿低血糖风险预测模型的构建及验证

目的 探讨新生儿低血糖的相关危险因素,构建新生儿低血糖风险预测模型且检验模型效能。方法 采取回顾性分析方法收集2018年10月至2020年8月笔者医院住院分娩的新生儿及孕母临床数据727例,采用单因素分析和Logistic回归分析相关危险因素构建预测模型。选取2020年9月至2021年2月150例新生儿及孕母临床数据进行模型效能检验。结果 多因素 Logistic 回归分析结果显示,喂养问题、新生儿低体温、新生儿并发症、妊娠期糖尿病、胎儿宫内窘迫是影响新生儿低血糖的独立危险因素（P<0.05）。模型验证结果显示,曲线下面积（area under the curve,AUC）为0.883,敏感度为82.97%,特异性为88.35%,阳性预测值为76.47%,阴性预测值为91.92%,模型的总正确率为88.67%,具有理想的预测能力。结论 研究构建的预测模型对新生儿低血糖的发生风险具有良好的预测能力,可为早期排查新生儿低血糖高危人群并且启动预见性护理干预措施提供参考。     

老年髋部骨折患者个体化术后谵妄风险预测模型的构建及验证

目的 构建并验证老年髋部骨折患者个体化术后谵妄风险预测模型.方法 回顾性分析2016年12月至2021年1月393例西安市中心医院骨科行手术治疗的老年髋部骨折住院患者的临床数据,将2016年12月至2020年7月收集的333例患者的临床数据作为模型训练集,以术后发生谵妄为研究终点,基于模型训练集,利用单因素和多因素Lo...