【摘 要】
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目的：开发和验证乳腺癌患者新发心血管疾病（cardiovascular disease, CVD）的3年预测模型。方法：基于内蒙古区域医疗数据，纳入接受抗肿瘤治疗的18岁以上乳腺癌女性患者。多因素Fine＆Gray模型纳入预测因子后，使用Lasso回归筛选变量，在训练集上拟合Cox比例风险、Logistic回归、Fine＆Gray、随机森林和XGBoost模型，在测试集上分别用受试者工作特征（re
【基金项目】
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国家自然科学基金（82173616）～～；
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目的：开发和验证乳腺癌患者新发心血管疾病（cardiovascular disease, CVD）的3年预测模型。方法：基于内蒙古区域医疗数据，纳入接受抗肿瘤治疗的18岁以上乳腺癌女性患者。多因素Fine＆Gray模型纳入预测因子后，使用Lasso回归筛选变量，在训练集上拟合Cox比例风险、Logistic回归、Fine＆Gray、随机森林和XGBoost模型，在测试集上分别用受试者工作特征（receiver operating characteristics, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）和校准曲线评价模型区分度和校准度。结果：共纳入19 325例接受抗肿瘤治疗的乳腺癌患者，平均年龄（52.76±10.44）岁，中位随访时间1.18年[四分位距（interquartile range, IQR）:2.71]。7 856例患者（40.65%）在乳腺癌诊断3年内发生CVD。Lasso回归筛选的预测因子为乳腺癌诊断年龄、居住地国内生产总值（gross domestic product, GDP）、肿瘤分期、高血压、缺血性心脏病及脑血管疾病既往史、手术类型、化疗类型、放疗类型。不考虑生存时间时，XGBoost模型的AUC显著高于随机森林模型[0.660 （95%CI:0.644～0.675）vs. 0.608 （95%CI:0.591～0.624）,P＜0.001]和Logistic回归[0.609 （95%CI:0.593～0.625）,P＜0.001],Logistic回归和XGBoost模型的校准度更好。考虑生存时间时，Cox比例风险模型和Fine＆Gray模型的AUC差异无统计学意义[0.600 （95%CI:0.584～0.616）vs. 0.615 （95%CI:0.599～0.631）,P=0.188],但Fine＆Gray模型的校准度更好。结论：基于区域医疗数据建立乳腺癌新发CVD的预测模型具有可行性。不考虑生存时间时，Logistic回归和XGBoost模型的预测性能更好；考虑生存时间时，Fine＆Gray模型的预测性能更好。
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