目的:建立老年(＞ 65岁)肺癌患者住院化疗期间发生感染的预测模型,评价模型的预测性能,探讨个体发病风险预测的方法.方法:收集本院收治的老年肺癌化疗患者327例,按4∶1分为训练组(n=260)与检验组(n=67),分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价.应用logistic回归Logistic Regression(LR)模型对资料进行多因素筛选,将筛选出有统计学意义的指标建立LR模型和人工智能神经网络(artificial neural network,ANN)模型,利用受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic,ROC)评价模型的预测性能.结果:医院感染的发生率为21.10％ (69/327),进一步分析发现骨髓抑制(≥Ⅱ度,P =0.001)、长时间住院(≥14 d,P =0.001)、糖尿病(P=0.005)、联合化疗(含顺铂,P=0.009),肺癌手术史(P=0.033)以及应用激素(P =0.025)是老年肺癌患者化疗期间发生感染的危险因素.利用两种模型对67名检验集预测,预测正确率分别为87.15％和79.81％;通过ROC曲线下面积比较模型的预测能力:LR模型曲线下面积(0.757±0.036)小于ANN模型(0.905±0.017).结论:在老年肺癌患者住院化疗期间发生感染的预测方面ANN模型预测性能优于LR模型.
作者：王晓辉；潘雁；朱珺
来源：川北医学院学报 2017 年 32卷 6期
