【摘 要】
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目的①探讨结直肠腺瘤发生的危险因素,并建立结直肠腺瘤的预测模型;②探讨非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD）与发生结直肠腺瘤的相关性,并利用相关危险因素及自动化机器学习建立结直肠腺瘤的临床预测模型。方法①回顾性分析2014年9月至2019年9月至我院进行肠镜检查的符合入组标准的腺瘤组患者1339例、对照组807例的临床资料。比较两组患者
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目的①探讨结直肠腺瘤发生的危险因素,并建立结直肠腺瘤的预测模型;②探讨非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD）与发生结直肠腺瘤的相关性,并利用相关危险因素及自动化机器学习建立结直肠腺瘤的临床预测模型。方法①回顾性分析2014年9月至2019年9月至我院进行肠镜检查的符合入组标准的腺瘤组患者1339例、对照组807例的临床资料。比较两组患者性别、年龄、体重指数、血常规、生化、肿瘤指标的差异,筛选肠道腺瘤发生的独立危险因素,采用二元logistic回归分析建立腺瘤发生的预测模型。此外,利用H2O自动化机器学习系统,按照8:2比例分为训练集及验证集,运算发生结直肠腺瘤的最优模型。②这是一项前瞻性研究,分析2019年8月至2021年11月至苏州大学附属第一医院及苏州市第五人民医院行电子肠镜检查,并符合入组标准的127例患者,同时完善肝脏瞬时弹性成像检测（FibroTouch）、血常规、生化全套、凝血功能等相关辅助检查。将127例患者按照病理检查结果,分为腺瘤组（68例）以及非腺瘤组（59例）,比较两组间在年龄、性别、体重指数（body mass index,BMI）、高血压病史、糖尿病病史、血常规、生化指标、血凝功能、脂肪受控衰减指数（controlled attenuation parameter,CAP）以及肝脏硬度值（liver stiffness measurement,LSM）等指标方面的差异,筛选出发生结直肠腺瘤的高危因素。利用CAP值截点将纳入患者分为无脂肪肝组、轻度脂肪肝组、中度脂肪肝组以及重度脂肪肝组,比较其临床指标的差异性以及与结直肠腺瘤的关系。并利用Logistic回归建立结直肠腺瘤的临床预测模型,并检验其预测能力、敏感性、特异性以及临床决策价值,采用Nomogram将模型可视化展现。此外,按照8:2比例将127例患者分为训练集及验证集,采用H2O自动化机器学习建立结直肠腺瘤二分类的预测模型,绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristiccurve,ROC）并建立混淆矩阵来评价模型效力,同时对重要变量进行可视化呈现。结果①单因素分析显示年龄、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、红细胞计数、癌胚抗原与结直肠腺瘤的发生相关（P均＜0.05）;多因素Logistic回归分析提示年龄、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、红细胞计数、癌胚抗原与结直肠腺瘤的发生相关（P均＜0.05）;基于上述相关变量构建的预测模型ROC曲线下面积为0.680（95%CI:0.656-0.703）,对应的灵敏度和特异度分别为45.4%、76.0%。基于H2O的自动化机器学习在训练集中得到的最佳运算模型为GBM（Gradient Boosting Machine）,在验证集中敏感度为89.2%,特异度40.6%,ROC曲线下面积为0.740。②单因素分析结果提示结直肠腺瘤的发生发展与年龄、糖尿病病史、CAP值、LSM值、粪便隐血结果、谷丙转氨酶水平、息肉位置及息肉大小相关（P值均＜0.05）,将单因素分析中有意义的指标纳入多因素分析,结果提示患者年龄、粪便隐血结果、CAP值、肠道息肉的大小以及息肉位置与结直肠腺瘤的发生具有相关性,且随着年龄的增长、CAP值的增加发生结直肠腺瘤的几率会相应上升;粪便隐血试验阳性结果是结直肠腺瘤发生的独立危险因素;发生于远端结肠及直肠和（或）直径越大的肠息肉发展为腺瘤性息肉的可能性越大。利用多因素分析筛选出的高危因素建立结直肠腺瘤的临床预测模型,并绘制森林图,模型的ROC曲线下面积为0.855（95%CI:0.789-0.920,P＜0.001）,对应的敏感度和特异度分别为76.5%和81.4%,校准度曲线提示该模型具有较高的准确度以及预测能力,决策曲线表明该模型适用于临床约90%的患者。此外,基于H2O的自动化机器学习在训练集中得到的最佳运算模型为GBM,在验证集中敏感度为60.0%,特异度93.8%,ROC曲线下面积为0.769。结论①高龄、血脂紊乱等均为结直肠腺瘤发生的高危因素;基于上述危险因素建立的预测模型具有良好的预测能力。②NAFLD与发生结直肠腺瘤存在相关性,且新建的结直肠腺瘤预测模型具有较好的预测能力以及临床应用价值。基于自动化机器学习运算出的最佳模型具有良好的敏感性及预测能力。
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