【摘 要】
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目的:基于上皮性卵巢癌（epithelial ovarian cancer,EOC）手术患者的临床资料,构建EOC患者术中大量出血发生概率的列线图预测模型。方法:收录并予以回顾性分析2014年01月至2021年01月期间于广西医科大学附属肿瘤医院妇瘤科住院并行手术治疗的患者临床病例资料。按照纳入标准及排除标准筛选研究对象,共227例上皮性卵巢癌患者纳入研究。以术中出血量是否大于1000ml为结局指
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目的:基于上皮性卵巢癌（epithelial ovarian cancer,EOC）手术患者的临床资料,构建EOC患者术中大量出血发生概率的列线图预测模型。方法:收录并予以回顾性分析2014年01月至2021年01月期间于广西医科大学附属肿瘤医院妇瘤科住院并行手术治疗的患者临床病例资料。按照纳入标准及排除标准筛选研究对象,共227例上皮性卵巢癌患者纳入研究。以术中出血量是否大于1000ml为结局指标,按照是否发生术中大量出血分为非大量出血组和大量出血组。将各项客观变量采用套索（LASSO）回归筛选出术中大量出血的预测指标,将筛选出的各指标进行单因素Logistic回归分析,其中以P＜0.05为结果具有显著性。将P＜0.05的变量纳入多因素Logistic回归分析,采用逐步消元法,筛选出术中大量出血的危险因素。通过二元Logistic回归方程建立术中大量出血的预测模型,采用受试者工作曲线（ROC曲线）分析该数字模型的预测效果。将术中大量出血的危险因素纳入R软件构建列线图预测模型,并使用Boot-strap内部验证法进行内部验证,在验证队列中使用一致性系数（consistency index,C-index）衡量预测模型的区分能力,同时使用校准图来评价列线图模型的预测能力。结果:1、单因素分析结果显示:身高、影像学肿瘤直径、血清白蛋白水平、血红蛋白水平、红细胞压积值、血清纤维蛋白原水平、血清D-二聚体水平、膀胱肿物切除均显示有统计学差异（P＜0.05）。2、套索回归分析最终筛选出的与术中出血相关的变量有:身高、影像学肿瘤直径、血清白蛋白水平、红细胞压积值、纤维蛋白原水平、D-二聚体水平、膀胱肿物切除术、肠肿物切除术。3、多因素Logistic回归分析结果表明:身高（OR=0.002,95%CI:0.000-0.348）为术中大量出血的保护因素（P＜0.05）,而影像学肿瘤直径（OR=1.121,95%CI:1.048-1.200）,D-二聚体（OR=1.169,95%CI:1.067-1.281）,膀胱肿物切除（OR=8.498,95%CI:1.581-45.675）,肠肿物切除（OR=1.889,95%CI:1.007-3.545）为上皮性卵巢癌细胞减灭术中大量出血的独立危险因素（P＜0.05）,均与术中大量出血高度相关。基于以上5项EOC患者术中大量出血的危险因素构建预测术中大量出血风险的列线图模型,内部验证表明,预测值与实际值基本一致,其C-index值为0.767,表明此模型有良好的区分度及精准度。结论:EOC患者的身高、影像学肿瘤直径、D-二聚体水平、膀胱肿物切除、肠肿物切除均为EOC患者细胞减灭术中大量出血的危险因素,所构建的EOC术中大量出血预测模型,有较好的预测术中大量出血风险的能力。
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行政公益诉讼对个人信息保护有其内生必要性与外生必要性，且在立法技术、立法保障与政策支持上均具备广阔制度空间。但是，个人信息保护行政公益诉讼仍存在配套机制供给不足、立法有所失范、相关概念不够明确与监督相对滞后等缺陷。鉴于此，应以行政公益诉讼的预防价值、衡平价值、补位价值为导向，从保护范围、监督空间与配套机制三方面做到拓展保护范围、拓展监督空间和完善配套机制，以构建完善的个人信息保护行政公益诉讼制度。
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