肺癌患者合并肺部真菌感染的风险预测模型
目的探究肺癌患者合并肺部感染的风险因素，构建和验证一个风险预测模型，使用现有的临床数据来预测肺癌患者的肺部真菌感染风险。方法这是一项回顾性研究，收集了2021年1月至2023年3月在中山市人民医院接受治疗的390例肺癌患者的信息，利用合并和不合并肺部真菌感染的肺癌患者人口统计学和临床特征来构建预测发生肺部真菌感染的列线图。所有患者按7：3的比例随机分为训练集和内部验证集两组，应用LASSO回归方法筛选变量和选择预测因子，并使用训练集的多元logistic回归方法构建列线图模型。通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）确定模型的判断能力，此外，还对模型进行了校正分析和决策曲线分析（DCA）评价...
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| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2023-11-01
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| Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).2023.0617/ |
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|---|---|
| author | 杜伟伟 季文涛 罗甜 梁剑平 吕燕华 |
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| author_sort | 杜伟伟 |
| collection | DOAJ |
| description | 目的探究肺癌患者合并肺部感染的风险因素，构建和验证一个风险预测模型，使用现有的临床数据来预测肺癌患者的肺部真菌感染风险。方法这是一项回顾性研究，收集了2021年1月至2023年3月在中山市人民医院接受治疗的390例肺癌患者的信息，利用合并和不合并肺部真菌感染的肺癌患者人口统计学和临床特征来构建预测发生肺部真菌感染的列线图。所有患者按7：3的比例随机分为训练集和内部验证集两组，应用LASSO回归方法筛选变量和选择预测因子，并使用训练集的多元logistic回归方法构建列线图模型。通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）确定模型的判断能力，此外，还对模型进行了校正分析和决策曲线分析（DCA）评价预测效果。结果LASSO回归筛选出14个潜在的预测因素，进一步的Logistic回归分析结果显示肝损伤、手术、贫血、低蛋白血症、疾病历程、侵入性操作、住院时间大于2周、全身糖皮质激素应用大于2周是肺癌患者发生肺部真菌感染的独立预测因素。根据这些变量建立了一个预测模型，该模型对训练集的AUC95%CI<italic>=</italic>0.980（0.973，0.896）和内部验证的AUC95%CI<italic>=</italic>0.956 （0.795，1.000），显示具有很高的区分度。训练集和验证集的校准曲线均基本沿45°线分布，DCA 曲线显示在阈概率为大于0.03时存在净获益。结论肺癌患者合并肺部真菌感染风险预测模型的构建和验证有助于临床确定高危人群，及早进行干预或调整治疗决策。 |
| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1672-3554 |
| language | zho |
| publishDate | 2023-11-01 |
| publisher | Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University |
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| series | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| spelling | doaj-art-f2466995657541509c0fb8e943fdc5492025-01-15T03:54:17ZzhoEditorial Office of Journal of Sun Yat-sen UniversityZhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban1672-35542023-11-01441022102944075738肺癌患者合并肺部真菌感染的风险预测模型杜伟伟季文涛罗甜梁剑平吕燕华目的探究肺癌患者合并肺部感染的风险因素，构建和验证一个风险预测模型，使用现有的临床数据来预测肺癌患者的肺部真菌感染风险。方法这是一项回顾性研究，收集了2021年1月至2023年3月在中山市人民医院接受治疗的390例肺癌患者的信息，利用合并和不合并肺部真菌感染的肺癌患者人口统计学和临床特征来构建预测发生肺部真菌感染的列线图。所有患者按7：3的比例随机分为训练集和内部验证集两组，应用LASSO回归方法筛选变量和选择预测因子，并使用训练集的多元logistic回归方法构建列线图模型。通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）确定模型的判断能力，此外，还对模型进行了校正分析和决策曲线分析（DCA）评价预测效果。结果LASSO回归筛选出14个潜在的预测因素，进一步的Logistic回归分析结果显示肝损伤、手术、贫血、低蛋白血症、疾病历程、侵入性操作、住院时间大于2周、全身糖皮质激素应用大于2周是肺癌患者发生肺部真菌感染的独立预测因素。根据这些变量建立了一个预测模型，该模型对训练集的AUC95%CI<italic>=</italic>0.980（0.973，0.896）和内部验证的AUC95%CI<italic>=</italic>0.956 （0.795，1.000），显示具有很高的区分度。训练集和验证集的校准曲线均基本沿45°线分布，DCA 曲线显示在阈概率为大于0.03时存在净获益。结论肺癌患者合并肺部真菌感染风险预测模型的构建和验证有助于临床确定高危人群，及早进行干预或调整治疗决策。http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).2023.0617/肺癌肺部真菌感染危险因素列线图模型 |
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