【摘 要】
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目的:基于支持向量机(support vector machine,SVM)预测结直肠癌患者术后风险。方法:回顾性分析2011年1月至2013年12月行根治性手术治疗的199例结直肠癌患者临床资料,按照是
【机 构】
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重庆医科大学公共卫生与管理学院卫生统计与信息管理教研室,
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目的:基于支持向量机(support vector machine,SVM)预测结直肠癌患者术后风险。方法:回顾性分析2011年1月至2013年12月行根治性手术治疗的199例结直肠癌患者临床资料,按照是否无病生存(disease free survival,DFS)分为预后好、差2组。采用SAS9.2进行基本统计分析、logistic回归分析,运用R3.2.4软件建立SVM预测模型、受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)及曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型预测效果。结果:差异性分析显示,总蛋白、白蛋白、阳性淋巴率、组织类型、p53、N分期、放化疗等因素在预后组间存在统计学差异(P<0.05);多因素逐步logistic回归结果显示,N2分期(OR=13.5,95%CI=3.85~47.5)、p53阳性(OR=0.314,95%CI=0.125~0.790)可能是影响预后的危险因素。线性核、多项式核、sigmoid核及RBF(径向基函数)核SVM模型的预测准确率分别为69.70%、66.70%、69.70%、74.24%。对所有预测模型性能对比显示,SVM模型预测性能高于logistic回归模型,其中RBF-SVM模型效果最好,预测准确率为74.24%,特异度为0.714,灵敏度为0.765,AUC值为0.708(95%CI=0.551~0.866)。结论:N2分期、p53阳性可能是影响预后结局的危险因素,应当予以重视,减少预后风险。
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