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1.
2.
非小细胞肺癌转移预测指标的研究 总被引:6,自引:5,他引:1
目的 :研究非小细胞肺癌 (NSCLC)淋巴结和远处转移的预测指标 ,并建立Logistic回归模型。 方法 :通过免疫组化、ELISA、酶谱电泳等方法 ,对NSCLC肿瘤病理标本、血清、尿液和骨髓等进行检查 ,并通过Logistic回归分析建立预测概率模型。 结果 :免疫组化指标肿瘤组织内微血管密度 (IMVD)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、碱性成纤维细胞生长因子 (b FGF)、白细胞分化抗原变异型 (CD4 4v6 )、基质金属蛋白酶 2 (MMP 2 )与NSCLC淋巴结转移危险有关 (P <0 .0 5 ) ,组织金属蛋白酶抑制物 (TIMP 2 )、上皮型钙粘素 (E cad)与NSCLC淋巴结转移危险下降有关 (P <0 .0 5 )。血清MMP 2、MMP 9,尿液MMP 2、MMP 9及骨髓上皮膜抗原 (EMA)阳性细胞与NSCLC远处转移危险有关 (P <0 .0 5 )。其中免疫组化指标CD4 4v6、IMVD、E cad及尿液MMP 2、骨髓EMA阳性细胞对NSCLC转移有显著回归效果而分别被选入概率模型 1和 2 ,其预测准确率分别为 81.1%和 72 .7%。 结论 :组织标本中CD4 4v6、IMVD、E cad以及尿液中MMP 2及骨髓EMA阳性细胞检查 ,可预测绝大多数NSCLC的淋巴结转移和远处转移状况 ,为NSCLC转移的早期诊断提供重要信息 ,有助于NSCLC的个体化治疗和改善预后 相似文献
3.
4.
5.
目的 筛选新生儿发生败血症休克的危险因素,建立新生儿败血症休克临床预测模型。方法 选取2016年1月1日—2019年12月31日重庆医科大学7家附属医疗机构中患有败血症的新生儿,根据是否发生败血症休克分为研究组和对照组。采用单因素分析、LASSO和logistic回归分析筛选危险因素。采用logistic、极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)、分类回归树(CART)和人工神经网络(ANN)建立新生儿败血症休克预测模型,根据灵敏度、特异度、曲线下面积等指标评估模型性能。结果 本研究中,共有339名败血症新生儿发生败血症休克,1 356名败血症新生儿未发生败血症休克。单因素分析筛选出31项差异指标,多因素分析筛选出12项独立危险因素。测试集中,logistic、XGBoost、RF、CART、ANN模型的曲线下面积分别为0.856 (0.809~0.903),0.861 (0.819~0.904),0.880 (0.838~0.922),0.835 (0.790~0.881),0.808 (0.756~0.860)。结论 本文构建的五种预测模型相对稳定,其中,RF模型的预测性能最佳,能为新生儿败血症休克提供较好的预测。 相似文献
6.
背景:建立髋部骨折术后肺部感染列线图预测模型,采取早期干预措施,对于提高患者的生活质量及降低医疗成本至关重要。目的:构建髋部骨折老年患者术后肺部感染的列线图风险预测模型,为可行性预防和早期干预提供理论依据。方法:回顾性分析2020年1-10月于南京中医药大学附属无锡市中医医院行手术治疗的305例老年髋部骨折患者(训练集)的病例资料,采用单因素和多因素Logistics回归分析,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,通过受试者工作特征曲线分析各独立危险因素和联合模型对术后肺部感染的预测效能,运用RStudio软件中的glmnet、pROC、rms等工具构建了一个列线图模型,用于预测老年髋部骨折患者术后肺部感染的风险,并进一步绘制校准曲线,验证列线图模型的预测准确性。在对2022年11月至2023年3月同院行手术治疗的133例老年髋部骨折患者(验证集)进行受试者工作特征曲线、校准曲线以及决策曲线的分析后,进一步评估列线图模型的预测性能。结果与结论:①此组髋部骨折老年患者术后肺部感染率为9.18%(28/305);②单因素和多因素分析、森林图显示,术前住院天数、白细胞值、超敏C-反应蛋白、血清钠水平是独立危险因素(P<0.05),Hosmer-Lemeshow拟合优度检验示拟合良好(χ2=4.57、P=0.803);对以上各独立危险因素及其联合模型进行受试者工作特征曲线分析,各独立危险因素、联合模型均区分度良好,有统计学意义(P<0.05);③图形校准法、C指数、决策曲线验证列线图预测模型,预测校准曲线位于标准曲线和可接受线之间,该列线图模型预测风险与实际发生风险一致性良好;④验证集运用受试者工作特征曲线、图形校准法、决策曲线验证预测模型,显示预测结果与临床实际相比有良好的一致性,表明该模型的拟合度较好;构建的髋部骨折老年患者术后肺部感染的列线图风险预测模型具有较好的预测效能,利用列线图风险预测模型可筛选出高危人群,为早期干预提供理论依据。 相似文献
7.
目的 建立可有效预测小肝癌患者远处转移风险的列线图。方法 从SEER(Surveillance,Epidemiology,and End Results)数据库提取2010年1月至2016年12月诊断的5 595例小肝癌患者的临床病理资料,采用随机数字法按7:3分为训练组(n=3 915)和验证组(n=1 680)。对训练组采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选影响远处转移的独立危险因素并构建小肝癌患者远处转移预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线及校正曲线评估模型的预测准确性,采用决策曲线评价列线图的临床效用。结果 训练组多因素Logistic分析显示婚姻状况(HR 1.541,95%CI 1.182~2.010,P=0.001)、癌结节数目(HR 2.005,95%CI 1.483~2.710,P<0.001)、T分期(HR 2.076,95%CI 1.176~3.664,P=0.012)、N分期(HR 7.753,95%CI 5.349~11.238,P<0.001)、病理分化程度(HR 1.706,95%CI 1.098~2.652,P=0.018)、甲胎蛋白(HR 1.830,95%CI 1.313~2.550,P<0.001)是小肝癌远处转移的独立危险因素。训练组、验证组中ROC曲线下面积(AUC值)分别为0.805(95%CI 0.778~0.832)和0.829(95%CI 0.791~0.868),校准曲线表明预测值与实际值有良好的一致性,决策曲线显示模型有良好的临床效用。结论 基于SEER数据库建立小肝癌患者远处转移的预测模型具有良好的预测准度,有助于外科医师评估患者远处转移风险,从而为患者提供个体化的诊疗。 相似文献
8.
目的 探究慢加急性肝衰竭(acute - on - chronic liver failure,ACLF)患者合并自发性细菌性腹膜炎(spontaneous bacterial peritonitis,SBP)的影响因素并构建预测模型。方法 收集来自重庆市7家医疗机构2018年1月—2020年6月的627例ACLF患者,根据其是否发生自发性腹膜炎分为ACLF合并SBP组(n = 423)和ACLF组(n = 204)。将纳入研究患者资料随机抽取70%(436例)作为训练集构建预测模型,剩余30%(191例)作为测试集进行内部验证。采用ROC曲线评估模型临床效能,并将预测模型以公式和列线图形式表现出来。结果 经Lasso - logistic回归结果显示,肝肾综合征(OR = 9.570,95%CI:2.662~34.407)和直接胆红素(OR = 1.006,95%CI:1.004~1.008)是ACLF患者合并SBP的独立危险因素;白蛋白(OR = 0.890,95%CI:0.846~0.937)和凝血酶原活动度(OR = 0.915,95%CI:0.913~0.917)是ACLF患者合并SBP的保护因素。logistic预测模型表现为,X = 6.105 + 2.259×肝肾综合征 + 0.006×直接胆红素 - 0.116×白蛋白 - 0.089×凝血酶原活动度。预测模型ROC曲线下面积为0.843(95%CI:0.825~0.861),敏感度为79.6%,特异度为70.1%;内部验证ROC曲线下面积为0.825(95%CI:0.809~0.841),敏感度为77.8%,特异度为73.0%。结论 ACLF合并SBP风险预测模型能较好地预测SBP的发生风险,同时可为医务人员及时采取预防性管理措施提供参考。 相似文献
9.
目的 评价江苏省卫生人力资源配置的公平性,预测各类卫生人员的数量,为江苏省卫生事业的发展提供理论依据。方法 运用泰尔指数与集聚度评价资源配置的公平性,运用灰色GM (1, 1) 模型、多项式回归模型、二次指数平滑法以及组合预测模型对数据进行预测。结果 2015—2019年江苏省泰尔指数总体呈上升趋势,卫生人力资源配置差异性拉大,注册护士的资源配置差异最大。从地区来看,卫生人力资源集聚度由大到小分别为苏南>苏中>苏北。卫生人员灰色GM (1, 1) 模型预测效果最好,其他三类人员均是组合预测模型预测效果最好。结论 江苏省应合理配置卫生人力资源,加大卫生人员的培养力度,加强卫生人才队伍建设。 相似文献
10.
目的:筛选恶性孤立性肺结节(solitary pulmonary nodules,SPN)的危险因素,构建判断SPN良恶性的临床预测模型。方法回顾性分析孤立性肺结节患者270例的临床资料及胸部影像学特征。结果270例患者中,肺癌110例(40.7%),良性病变160例(59.3%)。在SPN的影像学分析中,分叶、毛刺、胸膜牵拉、增强后强化、支气管充气征与结节恶性病变显著相关,P<0.05,而边缘清晰、钙化、密度均匀均与良性病变显著相关,P<0.05。在单因素分析中,恶性孤立性肺结节与患者年龄、吸烟史、影像学特征、结节最大径等因素显著相关,P<0.05。在多因素分析中,患者年龄、恶性影像学特征及结节最大径是恶性SPN的独立危险因素(P<0.01)。建立的SPN恶性概率估算的临床预测方程为:SPN恶性预测值P=ex/(1+ex),X=-5.882+0.050×年龄+1.672×影像学良恶性+0.123×结节最大径,其中e为自然对数。选取截断点为0.46,敏感性达82%,特异性达85%,阳性预测值80%,阴性预测值87%。临床预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.901。结论患者年龄、恶性影像学特征及结节最大径是判断SPN良恶性的独立影响因素,建立的数学预测模型的准确性较高,有较高的临床应用价值。 相似文献