基于SEER数据库分析儿童肝母细胞瘤的预后影响因素及列线图预测模型的构建

目的基于美国国立癌症研究所的监测、流行病学、结果数据库(SEER)病例信息分析儿童肝母细胞瘤的预后影响因素,并构建列线图预测HB患儿3年、5年和10年生存率。方法从SEER数据库中收集2000年至2016年间诊断的18岁以下的HB患儿,采用单因素及多因素Cox回归模型分析确定HB患儿的预后独立影响因素,采用森林图(forest plots)将Cox多因素分析结果进行可视化展示,然后将HB患儿的预后独立影响因素纳入R软件并构建列线图,通过一致性指数(C-index)和校正曲线(calibration curve)评估列线图的可靠性。结果 717例患儿中,男441例,女276例,所有患儿随访时间为0～203个月,中位随访时间为53个月,患儿1、3、5、10年生存率分别为90.6%、84.3%、83.2%、81.5%。单因素分析结果显示年龄、诊断年份、肿瘤大小、总分期、手术方式、化疗及AFP状态与HB患儿预后相关。多因素分析结果显示年龄、肿瘤大小、总分期、手术方式及化疗是HB患儿预后的独立影响因素(P值均0.05),将这些因素纳入并成功构建列线图,内部验证的C-index为0.798(95%CI:0.756～0.840),模型的校正曲线显示通过该列线图得出的生存率预测值与实际观测值之间具有良好的一致性。结论年龄、肿瘤大小、总分期、手术方式及化疗为HB患儿预后的独立影响因素,列线图预测模型能够较准确预测HB患儿的预后状态,能够为临床医生制定个体化的治疗方案提供参考。     

大细胞肺癌列线图预后模型构建及验证

目的 探讨大细胞肺癌患者预后影响因素并构建列线图,提高患者生存率。方法 下载SEER数据库2010—2015年诊断为大细胞肺癌患者2 196例,使用多因素Cox比例风险模型筛选患者预后影响因素并构建列线图模型,C指数和ROC曲线验证模型区分度,校准图验证一致性,决策曲线分析验证临床应用价值。结果 年龄、性别、种族、骨转移、肝转移、脑转移、AJCC分期、手术、化疗、肿瘤大小和婚姻是大细胞肺癌患者预后的重要影响因素（P＜0.05）,训练集和验证集的C指数分别为0.765和0.769,训练集1年和3年AUC分别为0.848(95%CI:0.832～0.865)和0.859(95%CI:0.839～0.877),验证集1年和3年AUC分别为0.840(95%CI:0.810～0.869)和0.857(95%CI:0.823～0.891),表明列线图有较高的区分度,校准图表明其一致性较好,决策曲线分析表明列线图的临床应用价值较高。结论 基于大细胞肺癌预后影响因素AJCC分期、手术、化疗等构建的列线图模型,预测价值较高,可评估患者预后,有利于提高患者生存率。     

基于SEER 数据库构建前列腺癌术后生存率预测模型

目的 探讨前列腺癌患者术后总生存率的影响因素,构建术后总生存率的列线图预测模型,预测患者术后1、3及6年总生存率,并进行该模型的临床获益分析 。方法 通过 SEER stat 软件提取Surveillance,Epidemiology,and End Results Program(SEER)数据库2012年1月至2017年12月经病理学诊断的48 486例前列腺癌患者一般临床资料和随访数据。将年龄、肿瘤转移情况、gleason评分、PSA、有无骨转移和肿瘤分化程度等6个因素纳入研究中,通过Cox回归,分析影响患者术后总生存率的因素,采用逐步回归法选择对总生存率影响最大的因素,并构建列线图。通过校准图、ROC曲线和C指数对模型进行评估。通过决策曲线对列线图预测模型的临床获益预测的准确性进行评估。结果 年龄(=3 535.714,P<0.001)、肿瘤分化程度(=2 127.478,P<0.001)、转移情况(=2 020.823,P<0.001)、有无骨转移(=33.409,P<0.001)、PSA(=3 197.936,P<0.001)和gleason评分(=9 257.727,P<0.001)等均是影响前列腺癌患者术后总生存率的独立危险因素,通过逐步回归法筛选出肿瘤分化程度、gleason评分、转移情况、有无骨转移和年龄与前列腺癌患者术后生存率关联最紧密,使用这些因素构建列线图预测模型。训练集和验证集的一致性指数分别为0.622(95%CI:0.618～0.625)和0.617(95%CI:0.614～0.620),训练集和验证集样本的1、3、6年ROC 曲线下面积(AUC)均为0.6左右。校准图表示该模型的预测值和实际值之间具有较好的一致性。结论 基于肿瘤分化程度、gleason评分、有无骨转移、转移情况和年龄5个因素构建的前列腺癌患者术后总生存率列线图预测模型具有一定的参考价值,有助于医师正确的评估患者的术后总生存率,对患者诊疗和预后评价提供参考依据。     

石墨烯及其衍生物的生物安全性

目的　建立慢性乙型肝炎（慢乙肝）患者用药依从性个体化预测模型并进行验证，为慢乙肝患者用药提供依据。方法　选取2019年11月—2021年4月于我院门诊就诊的235例慢乙肝患者作为研究对象，收集患者临床资料等数据，采用单因素和多因素Logistic回归分析分析影响用药依从性的因素，进而建立相关列线图模型。结果　年龄≥60岁、文化程度低、未定期在同一门诊随访、未接受过乙肝用药健康教育、医疗支付方式为自费、服药种类≥3种和有药物不良反应是慢乙肝患者用药依从性差的危险因素（P均＜0.05）。列线图模型验证结果显示训练集和验证集的C-index分别为0.811（95%CI：0.787～0.833）和0.802（95%CI：0.781～0.822），校正曲线均趋近于理想曲线，AUC分别为0.830（95%CI：0.804～0.872）和0.816（95%CI：0.797～0.834）。结论　年龄≥60岁、文化程度低、未定期在同一门诊随访、未接受过乙肝用药健康教育、自费支付、服药种类≥3种和有药物不良反应是与慢乙肝患者用药依从性差密切相关的危险因素，据此构建的列线图模型能够有效预测慢乙肝患者用药依从性差的风险，对提高慢乙肝患者遵医行为和增强治疗效果具有重要意义。     

食管鳞状细胞癌术后患者预后预测列线图的建立

目的 通过对食管鳞状细胞癌（esophageal squamous cell carcinoma,ESCC）患者的术后随访,寻找影响其生存的预后因素,建立ESCC手术患者生存时间的预测列线图。方法 回顾性分析2005-2011年间在福建省漳州市医院接受手术治疗的338例ESCC患者的临床资料,利用Cox回归模型对ESCC手术患者的预后因素进行分析,进而构建ESCC术后患者预后预测列线图模型。结果 338例ESCC术后患者中位生存时间是27.30月（95%CI:22.84~31.76）,在Cox多因素回归分析中,淋巴结转移、肿瘤长度、侵润程度、年龄是影响ESCC术后患者预后的独立危险因素,且差异均具有统计学意义（均有P<0.05）,而淋巴结转移是影响ESCC术后患者预后最重要的危险因素（HR=4.322,95%CI:3.296~5.844,P=0.001）。预测食管鳞癌术后患者预后列线图一致性指数（C-index）为0.74（95%CI:0.72~0.76,P<0.001）。结论 根据淋巴结转移、肿瘤长度、侵润程度等4个临床资料建立的预测ESCC术后患者生存率的列线图有助于临床医生对术后患者预后进行个体化的预测,有助于选择适当的治疗方法。     

基于炎症和营养指标的非小细胞肺癌患者的影响因素构建列线图

  目的  基于炎症和营养指标探讨非小细胞肺癌(non-small-cell lung cancer, NSCLC)患者预后的影响因素建立预测总生存期(overall survival, OS)的列线图。  方法  选取苏州肺癌生存队列2016年1月-2020年1月NSCLC患者371例,随机分为训练队列(n=278)和验证队列(n=93)。在训练队列中,通过Cox比例风险模型确定独立危险因素,构建列线图。通过Bootstrap法和十折交叉验证对模型的性能进行评价。  结果  训练队列和验证队列的1年生存率分别为83.8%和83.9%,2年生存率分别为65.1%和66.7%。最后纳入模型的变量为吸烟状况、分期、治疗方式、BMI、红细胞分布宽度(red cell distribution width, RDW)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR)和白蛋白与球蛋白比值(albumin-to-globulin ratio, AGR)(均有P < 0.05)。训练队列和验证队列的预测OS的C-index分别为0.824和0.762,模型十折交叉验证的平均准确率为77.3%,ROC曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.885(95% CI: 0.751~1.000)。  结论  基于炎症和营养指标构建的列线图可以有效地预测NSCLC患者的总生存期。     

肺叶切除术后感染列线图预测模型的建立

目的建立切实有效预测患者肺叶切除术后发生感染的列线图模型。方法回顾性分析宁波市第二医院2016年1月-2019年1月收治因各种病因行肺叶切除术患者196例的临床资料,通过单因素及多因素分析得到术后发生感染的影响因素,应用R语言软件包建立列线图预测模型并对该模型进行验证。结果通过对两组患者相关指标分析可知,年龄、吸烟史、糖尿病、美国麻醉医师协会(ASA)分级、手术时间以及病变性质为肺叶切除术后发生感染的影响因素,基于上述影响因素成功建立了列线图模型。验证后发现预测值同实测值基本一致,说明本列线图预测模型具有较好的预测能力,同时采用Bootstrap内部验证法对其进行验证,C-index指数高达0.844(95%CI:0.773～0.915),说明本研究列线图模型具有良好的精准度和区分度。结论本研究成功建立了预测肺叶切除术后感染风险的列线图模型,能够有效地预测患者肺叶切除术后感染的概率,为临床工作提供指导。     

基于非小细胞肺癌患者预后的CT列线图预测模型构建

目的:在非小细胞肺癌(NSCLC)的随访研究中构建基于CT的预后列线图预测模型,对影响预后的相关因素进行分析。方法:选取医院收治的484例NSCLC患者,均接受CT影像学检查,统计患者基线资料、影像学指标、肿瘤标志物指标和首次住院治疗方式的4大类15项潜在相关因素。利用Cox回归分析对影响预后的独立危险因素进行筛查,并构建预后生存风险的列线图构建模型。结果:患者年龄、性别、身体质量指数(BMI)、吸烟史、饮酒史、肿瘤体积、肿瘤部位、肿瘤类型、肿瘤TNM分期、肿瘤骨转移、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征及根治手术等因素不同时,患者的中位生存时间(MST)差异具有统计学意义(r=0.717,r=0.627,r=0.539,r=0.715,r=0.619,r=0.553,r=0.637,r=0.589,r=0.563,r=0.624,r=0.663,r=0.704,r=0.679,r=0.486;P<0.05)。患者年龄、肿瘤TNM分期、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征及根治手术等因素是影响MST的独立危险因素(r=0.721,r=0.749,r=0.693,r=0.758,r=0.685,r=0.662;P<0.05)。患者生存风险的预测模型及列线图预测模型中,年龄(X₁)、肿瘤TNM分期(X₂)、分叶征(X₃)、毛刺征(X₄)、胸膜凹陷征(X₅)及根治手术(X₆)等因素均可对患者3年、5年及10年生存率有效预测。结论:列线图预测模型,可有效对NSCLC患者的预后生存时间进行针对性、个性化预测,可对预后评估较差的患者进行治疗方法的适当调整。     

抗病毒治疗HIV/AIDS患者列线图建立及验证

目的针对接受抗逆转录病毒治疗的HIV/AIDS患者建立有效的列线图并验证,准确预测HIV/AIDS患者的死亡风险。方法所有数据均来自中国艾滋病防治信息系统新疆维吾尔自治区2006—2019年的数据。通过基于建模组的单因素和多因素Cox比例风险回归分析来确定列线图中纳入的因子,在建模组(3 272人)与验证组(1 636人)中均使用受试者工作特征曲线下面积(AUC-ROC)和校准曲线评估列线图的预测准确性,使用决策曲线分析(DCA)、x-tile分析和Kaplan-Meier曲线评估列线图的临床实用性。结果根据多因素Cox比例风险回归确定独立的预后因素包括血红蛋白、体质指数(BMI)、性别、谷草转氨酶、WHO分期、延迟时间和CD4细胞,以此建立了列线图模型。列线图模型在建模组的AUC-ROC为0.781(95%CI=0.703～0.861),在验证组的AUC-ROC为0.829(95%CI=0.758～0.896),在预测生存率的校准曲线中可以观察到列线图预测与实际观察之间一致性良好。此外,根据列线图得分,将研究对象分为3个不同的(低、中、高)风险组,以预测不同组患者生存率。结论列线图可以为接受抗逆转录病毒疗法的HIV/AIDS患者提供准确和有利的预测。     

新型冠状病毒肺炎患者死亡风险列线图模型的构建与验证

目的构建列线图模型以预测新型冠状病毒病2019(COVID-19)的死亡风险,以早期筛选死亡高危患者。 方法收集2020年1月至2020年4月武汉大学人民医院(东院)和2022年4月至2022年5月上海市第九人民医院(北院)收治COVID-19患者的临床资料。以武汉大学人民医院患者(166例)作为训练集,上海市第九人民医院患者(52例)作为验证集。采用先单因素后多因素Logistic回归分析确定死亡的独立危险因素,应用R语言构建列线图模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)、C指数及校准曲线评估列线图模型的预测准确性及判断能力,决策曲线分析评估模型的临床应用价值。通过验证集对模型进行外部验证。 结果本研究共纳入重型/危重型COVID-19患者218例,其中67例(30.73%)死亡,多因素Logistic回归分析显示,≥3种基础疾病、APACHE Ⅱ评分(5~40分)、中性粒细胞/淋巴细胞(0~90)、乳酸(0~16mmol/L)均是死亡的独立危险因素。ROC曲线分析显示,训练集的曲线下面积(AUC)为0.869(95%CI：0.811~0.927),验证集AUC为0.797(95%CI：0.671~0.924),训练集与验证集校准曲线经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(P＝0.473,P＝0.421)。临床决策曲线分析表明,该列线图预测模型的临床应用价值高。 结论本研究构建COVID-19患者死亡风险列线图模型预测效能良好,可个体化、可视化、图形化预测,有助于医师早期做出合适临床决策及诊疗。     

个体化混合痔患者术后中重度疼痛的列线图模型

目的 探讨混合痔患者术后中重度疼痛的危险因素,并建立混合痔患者术后中重度疼痛的列线图模型。方法 选取2019年3月至2022年11月某医院行手术治疗的270例混合痔患者作为研究对象。采用lasso-logistic回归筛选混合痔患者术后中重度疼痛的预测因素,采用logistic回归筛选混合痔患者术后中重度疼痛的危险因素,采用R软件建立混合痔患者术后中重度疼痛的列线图模型,采用bootstrap法验证混合痔患者术后中重度疼痛的列线图模型。结果 270混合痔患者中有53例患者术后出现中重度疼痛,中重度疼痛的发生率为19.63%(53/270)(95%CI:0.712～0.846)。logistic回归分析结果显示,Ⅳ度混合痔、传统外剥内扎术、睡眠状况较差、饮酒史及糖尿病等是混合痔患者术后中重度疼痛的危险因素(P<0.05)。混合痔患者术后中重度疼痛的列线图模型的C-index是0.737(95%CI:0.698～0.778);校正曲线的预测值和实际值基本一致;模型的ROC曲线下面积是0.725(95%CI:0.684～0.767);决策曲线显示阈值概率为8%～67%时,列线图预测混合...     

直肠癌前切除术后腹腔感染危险因素及列线图预测模型的构建

目的研究旨在识别腹腔感染的危险因素,建立一种能准确预测直肠癌前切除术后腹腔感染的模型。方法回顾性收集某院胃肠外科2017年12月—2020年9月行直肠癌前切除术患者的临床及病理资料,采用单因素分析及多因素logistic回归分析筛选出直肠癌前切除术后独立危险因素。基于独立危险因素建立列线图风险预测模型,并对其性能进行评价。结果共纳入247例直肠癌前切除术患者,32例发生腹腔感染,发病率为13.0%。经单因素和多因素logistic回归分析,筛选出糖尿病(OR=4.430,95%CI:1.177～16.668,P0.05)、手术时间≥180 min(OR=5.502,95%CI:1.459～20.752,P0.05),以及术后发生吻合口瘘(OR=18.171,95%CI:4.756～69.416,P0.05)、肺部感染(OR=7.689,95%CI:2.143～27.593,P0.05)是直肠癌前切除术后发生腹腔感染的独立危险因素。基于此结果建立列线图预测模型,校准曲线显示该列线图模型的预测发生概率和实际发生概率之间一致性较好,Bootstrap法计算出C-index值为0.945,区分度较好,受试者工作特征曲线下面积为0.945(95%CI:0.871～0.971),决策分析曲线显示价值性高。结论基于直肠癌前切除术后患者发生腹腔感染的独立危险因素建立的列线图预测模型,能直观预测术后发生腹腔感染的概率。     

妊娠糖尿病发病风险交互式列线图预测模型的构建和验证

目的 探讨妊娠糖尿病(gestational diabetes mellitus, GDM)发病影响因素,构建并验证GDM交互式列线图风险预测模型。方法 回顾性收集2021年1—12月入院登记的2 279例孕产妇临床数据,按4∶1随机划分为训练集和验证集。采用χ²检验、Wilcoxon秩和检验分析GDM发病风险的影响因素,使用LASSO logistic回归筛选预测变量构建列线图模型,并进行模型验证,采用ROC曲线、校准曲线、临床决策曲线和临床影响曲线对模型进行评价。结果 训练集共纳入1 823例孕产妇,GDM患病率为16.84%。通过多因素LASSO logistic回归分析筛选GDM风险预测因素,其中妊娠年龄(OR=1.094,95%CI:1.055～1.135)、孕前BMI(OR=1.177,95%CI:1.126～1.230)、农村户籍(OR=0.242,95%CI:0.073～0.805)、本科及以上学历(OR=2.003,95%CI:1.291～3.106)、糖尿病家族史(OR=6.516,95%CI:4.034～10.525)、初产(OR=0.600...     

基于竞争风险模型的浸润性乳腺癌全乳切除预后影响因素分析

目的 利用竞争风险模型分析浸润性乳腺癌(IBC)全乳切除患者的预后影响因素,绘制列线图进行患者生存率的个体化预测。方法 提取SEER数据库中诊断为IBC并行全乳切除手术患者的临床资料,基于竞争风险模型的单因素及多因素分析预后影响因素,绘制列线图预测患者术后3年及5年的生存率,采用C-index、ROC曲线及校准曲线验证预测能力。结果 纳入全乳切除手术的IBC患者129 808例;多因素分析结果显示,年龄、种族、婚姻状况、组织学分级、T分期、N分期、M分期、ER状态、PR状态、分子亚型、放疗及化疗为患者独立的预后影响因素;利用预后影响因素绘制列线图,3年、5年的C-index分别为0.853、0.823,ROC曲线AUC值分别为0.821、0.818,校准曲线显示预测与实际情况拟合良好。结论 竞争风险模型能够有效识别IBC全乳切除患者的预后影响因素,以此为依据绘制的列线图具有良好的预测性能,可为临床医生评估患者预后及制定个体化治疗方案提供依据。     

2型糖尿病视网膜病变临床预测模型的构建与评价

目的 构建糖尿病视网膜病变预测模型并进行验证,为糖尿病视网膜病变的筛查和治疗提供依据。方法 于2016年3月—2021年6月,选取石家庄市第二医院5 900例2型糖尿病患者为研究对象。收集患者基本信息、体格检查和实验室检查资料,将数据集按7∶3随机分为训练集和验证集。采用SPSS 22.0软件进行t检验、χ²检验和秩和检验。使用R 4.1.2进行最大相关-最小冗余算法及随机森林算法筛选最优单因素子集,将筛选出的变量集引入logistic回归分析,并以此建立糖尿病视网膜病变列线图预测模型;使用Bootstrap自抽法进行内部验证,验证集进行外部验证。通过C指数和受试者工作特征曲线评价模型区分度,绘制Calibration校正曲线并进行Hosmer-Lemeshow检验评估模型一致性,通过决策曲线分析评估模型临床有效性。结果 5 900例2型糖尿病患者中,糖尿病视网膜病变904例,占15.32%。列线图包括糖化白蛋白、乳酸脱氢酶、腰围、糖尿病病程、糖尿病神经病变、糖尿病肾病和降糖药物使用情况7个变量。经验证,该模型具有中等预测能力,训练集C指数为0.816(95%CI...     

脑卒中相关性肺炎病原菌特点及风险列线图模型建立

目的探讨脑卒中相关性肺炎(SAP)病原菌特点及其发生风险列线图模型的建立。方法回顾性分析2017年12月-2019年11月因脑卒中于天津市天津医院就诊的257例患者的临床资料,采用单因素和Logistic回归多因素分析SAP发生的影响因素,并总结病原菌特点。纳入筛选出的独立危险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性及准确度进行验证。结果 38例SAP患者中31例痰培养结果为阳性,共检出48株病原菌,其中革兰阳性菌9株占18.75%,革兰阴性菌35株占72.92%,真菌4株占8.33%。通过对患者临床资料做Logistic回归分析可知,年龄≥65岁、吞咽困难、意识障碍、糖尿病、鼻饲治疗、预防性使用抗菌药物、预防性使用胃黏膜保护剂及入院美国国立卫生院神经功能缺损评分(NIHSS)≥10分是SAP发生的影响因素(P0.05)。建立预测SAP发生的列线图模型,并对其进行验证,预测值与实测值基本一致,同时使用Bootstrap内部验证法对该列线图模型进行验证,C-index指数为0.860(95%CI:0.829～0.891)。结论革兰阴性菌是SAP的主要致病菌,对于脑卒中患者应及时综合评估SAP发生的影响因素,列线图预测模型的建立有助于医务人员提高诊断效能及高风险患者筛查,对临床制定SAP的防治措施具有指导意义,可最大限度降低SAP发生率,临床应用价值较高。     

子宫肌瘤经子宫动脉栓塞术治疗后再次复发的预测模型构建

目的:分析影响子宫肌瘤经子宫动脉栓塞术治疗后再次复发的危险因素,建立预测再次复发的列线图模型。方法:回顾性分析2014年3月-2017年7月本院和杭州师范大学附属医院行子宫动脉栓塞术治疗的子宫肌瘤患者314例,术后随访1～3年,统计复发率,按照是否复发分为复发组与未复发组,采用logistic回归模型筛选影响再次复发的危险因素,基于各危险因素使用R软件建立复发的列线图预测模型并评估模型的准确度与一致性。结果:314例中有67例复发,复发率21.3%;二元logistic回归分析表明,年龄、肿瘤直径≥6cm、肌瘤多发是影响子宫肌瘤术后复发的独立危险因素,OR=0.923(95%CI:0.868～0.980)、4.817(95%CI:2.482～9.347)、2.866(95%CI:1.544～5.320);将独立危险因素引入R软件(R3.6.3)构建列线图模型,ROC曲线评估列线图模型区分度ROC曲线下面积为0.860(95%CI:0.803～0.918),校准曲线为斜率接近1的直线,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ~2=8.528,P=0.384。结论:本研究基于影响子宫肌瘤术后复发的危险因素建立的列线图预测模型具有良好的区分度与准确度,可为子宫肌瘤术后复发个体化预防措施的制定提供一定临床指导价值。     

慢性心力衰竭患者营养不良风险列线图预测模型的构建与验证

目的 分析慢性心力衰竭患者营养不良的危险因素,构建营养不良风险列线图预测模型。方法 选取2020年9月至2021年10月于唐山市某三甲医院心内科住院治疗的320例慢性心力衰竭患者为研究对象,采集患者一般资料、疾病相关资料,采用单因素分析和多因素logistic回归分析慢性心力衰竭患者营养不良的危险因素,建立营养不良风险的列线图预测模型,采用受试者工作特征曲线和校准曲线评价列线图模型的诊断效能和校准度、临床决策曲线评估临床收益性。结果 多因素logistic回归分析显示,年龄≥65岁(OR=2.472,95%CI:1.189～5.139)、水肿(OR=2.228, 95%CI:1.190～4.171)、贫血(OR=3.266, 95%CI:1.566～6.810)、血清尿素氮≥8.85 mmol/L(OR=3.241,95%CI:1.639～6.411)、血清总蛋白<60g/L(OR=9.166,95%CI:4.083～20.576)是慢性心力衰竭患者营养不良的独立危险因素。列线图预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.833,灵敏度为74.04%,特异度为84.72%,H-L检验...     

基于瓦格纳模型的列线图在社区老年2型糖尿病患者中的应用

目的 探讨基于瓦格纳模型的列线图在社区老年 2 型糖尿病患者中的应用。方法 选取 2020 年 1 月—2021 年12 月深圳市宝安区福永人民医院进行老年体检的 650例家庭签约 2型糖尿病患者作为研究对象,按照 7∶3分为训练集和测试集,训练集为 450例,测试集为 200例。采用 logistic回归分析筛查血糖达标的独立危险因素,建立列线图预测模型,并计算受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,ROC) 下面积、绘制校准曲线与决策分析曲线、应用测试集对模型的区分度及校准度进行验证。结果 病程 (OR=18.694,95%CI 8.625～40.519)、体质量指数 (OR=6.665,95%CI 3.182～13.963)、依从性 (OR=6.973,95%CI 3.165～15.364)、文化程度 (OR=8.061,95%CI 4.206～15.451)、家庭支持 (OR=4.218,95%CI 2.237～7.953)、饮食 (OR=4.877,95%CI 2.201～10.808)、运动 (OR=3.591,...     

绝经前HR+乳腺癌患者内分泌治疗相关脂肪肝预测模型的研究

目的 探索绝经前HR+乳腺癌患者内分泌治疗相关脂肪肝的影响因素。方法 回顾性收集研究对象基本信息及脂肪肝发生信息,构建列线图并进行评价。结果 294例患者纳入最后的分析,其中服用SERM类药物和服用AI类药物者分别为247例(84.0%)和47例(16.0%)。Cox单因素分析发现BMI和确诊年龄与脂肪肝的发生相关。Cox多因素分析（逐步回归法）发现使用SERM类药物(P=0.002, 95%CI:1.27~2.78)、超重(P<0.001, 95%CI:1.40~2.82)或肥胖(P<0.001, 95%CI:2.08-5.57)及确诊年龄≥46.5岁(P=0.003, 95%CI:1.20~2.45)与脂肪肝发生相关。构建列线图并进行评价,一致性指数C-index为0.668(95%CI: 0.628~0.717),列线图预测的率接近校准曲线,模型的准确度及符合度均较好。结论 绝经前HR+乳腺癌患者中,脂肪肝的发生与使用SERM类药物、超重或肥胖、确诊年龄≥46.5岁有关。列线图预测性能较好。