胃癌根治术后并发症预测模型的构建及应用——基于逻辑回归和决策树算法

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目的通过胃癌手术患者术前临床特征资料的收集与分析,运用逻辑回归和决策树算法两种不同的统计学方法进行胃癌术后并发症预测模型的构建及探讨其临床应用价值。方法回顾性收集2015年10月至2020年10月期间在广西医科大学第一附属医院胃肠腺体外科行胃癌根治术的患者675例,首先运用logistics回归方法构建胃癌患者术后并发症预测的logistics回归模型,先通过单因素logistics回归分析得出有统计学显著性(P<0.05)的临床指标,然后将有统计学显著性的临床指标纳入多因素logistics回归分析得到logistics回归模型,并做出列线图及ROC曲线;其次运用决策树算法构建胃癌患者术后并发症预测的决策树模型,并做出决策图形及ROC曲线;最后利用模型的ROC曲线下面积比较两个模型的预测性能,并探讨其临床应用价值。结果(1)单因素logistics回归分析结果显示,年龄≥60岁(OR=3.393;95%CI:2.133-5.396,P<0.001)、有糖尿病史(OR=3.610;95%CI:1.558-8.364,P=0.003)、有吸烟史(OR=1.612,95%CI:1.032-2.517,P=0.036)、NLR≥2.3(OR=1.587,95%CI:1.017-2.478,P=0.042)、NRS 2002评分≥3分(OR=1.160;95%CI:1.334-3.498,P=0.002)、近端胃切除(P=0.001)、肿瘤最大径≥5cm(OR=2.531;95%CI:1.616-3.963,P<0.001)、出血量≥225ml(OR=2.384;95%CI:1.518-3.746,P<0.001)、手术时长(OR=3.507,95%CI:2.191-5.614,P<0.001)是可能是影响患者出现术后并发症的危险因素,而白蛋白>35g/L(OR=0.419,95%CI:0.262-0.671,P<0.001)可能是保护因素,性别、BMI、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血红蛋白、肿瘤标志物、总胆固醇、手术方式、T分期、N分期、TNM分期、淋巴结清扫个数、ASA分级等未见相关性(均P>0.05);多因素logistics回归分析表明年龄≥60岁(OR=2.718;95%CI:1.648-4.483,P<0.001)、有糖尿病史(OR=2.782;95%CI:1.071-7.231,P=0.036)、NRS 2002评分≥3分(OR=1.845;95%CI:1.082-3.144,P=0.024)、肿瘤最大径≥5cm(OR=1.674;95%CI:1.012-2.769,P=0.046)、出血量≥225ml(OR=1.887;95%CI:1.148-3.102,P=0.012)、手术时长≥307min(OR=2.968,95%CI:1.790-4.919,P<0.001)是胃癌患者术后并发症发生的独立危险因素。(2)胃癌患者术后并发症预测的logistics回归模型准确率为75.26%,灵敏度为70.65%,特异度为75.99%,ROC曲线的AUC为0.792(95%CI:0.747~0.837);决策树模型准确率为95.26%,灵敏度为66.30%,特异度为99.83%,ROC曲线的AUC为0.831(95%CI0.782-0.879)。结论(1)患者年龄≥60岁、有糖尿病史、NRS 2002评分≥3分、肿瘤最大径≥5cm、出血量≥225ml、手术时长≥307min是胃癌患者术后并发症发生的危险因素,术前患者有营养不良风险提示增加术后并发症发生;(2)logistics回归模型和决策树模型对于预测胃癌患者术后并发症发生均有一定的临床应用价值,其中决策树模型表现更优,但需进一步验证。
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