【摘 要】
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目的 探讨含营养指标的肝癌放化疗患者不良反应预测模型的构建.方法 前瞻性选取2019年1月至2021年3月连云港市第一人民医院收治的231例肝癌放化疗患者为研究对象,采用简单随机分组法选取70％(162例)作为建模集,30％(69例)作为测试集,比较建模集放化疗后的相关资料,并应用多因素Logistic回归筛选放化疗不良反应的相关因素,构建预测模型,采用一致性指数(C?index)量化和校正曲线,评价模型效能,绘制决策曲线分析评估含营养指标模型的临床净受益,同时在测试集对模型进行外部验证.结果 放化疗1个
【机 构】
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连云港市第一人民医院,徐州医科大学附属连云港医院临床营养科,江苏 连云港 222000
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目的 探讨含营养指标的肝癌放化疗患者不良反应预测模型的构建.方法 前瞻性选取2019年1月至2021年3月连云港市第一人民医院收治的231例肝癌放化疗患者为研究对象,采用简单随机分组法选取70％(162例)作为建模集,30％(69例)作为测试集,比较建模集放化疗后的相关资料,并应用多因素Logistic回归筛选放化疗不良反应的相关因素,构建预测模型,采用一致性指数(C?index)量化和校正曲线,评价模型效能,绘制决策曲线分析评估含营养指标模型的临床净受益,同时在测试集对模型进行外部验证.结果 放化疗1个疗程后,建模集74例(45.68％)发生不良反应归为不良反应组,88例(54.32％)未发生不良反应归为无不良反应组.建模集两组肿瘤直径、控制营养状况(CONUT)评分、甲胎蛋白(AFP)、碱性磷酸酶(ALP)、γ?谷氨酰基转移酶(GGT)、脱?γ?羧基凝血酶原(DCP)和预后营养指数(PNI),差异均有统计学意义(均P<0.05);多因素Logistic回归分析显示,肿瘤直径(OR=1.699,95％CI=1.117～2.583)、CONUT评分(OR=2.396,95％CI=1.205～4.763)、AFP(OR=1.068,95％CI=1.020～1.118)、DCP(OR=1.013,95％CI=1.000～1.025)、GGT(OR=1.090,95％CI=1.037～1.144)和ALP(OR=1.013,95％CI=1.003～1.023)为放化疗不良反应发生的独立危险因素,PNI(OR=0.913,95％CI=0.875～0.953)为不良反应发生的保护因素(均P<0.05).Nomogram模型预测不良反应发生的C?index为0.867(95％CI=0.815～0.920),决策曲线显示,当含CONUT评分、PNI营养相关指标模型预测值在(0～0.6)区间时,可提供附加临床受益.外部验证显示,测试集69例患者中,31例(44.93％)发生不良反应归为不良反应组,38例(55.07％)未发生不良反应归为无不良反应组,该模型预测敏感度为90.32％,特异度为91.67％.结论 含CONUT评分、PNI营养指标构建的预测模型可提高预测肝癌放化疗患者不良反应发生的准确性.
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