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目的 通过分析质子重离子放疗期间显著体质量下降的影响因素,建立预测模型.方法 收集375例住院接受质子或重离子治疗的肿瘤患者的一般人口学资料、临床特征、放疗前营养和活动状态资料.采用x2检验对变量进行单因素分析,选取有统计学意义的变量,进行多因素Logistic回归分析.通过Logistic回归模型中OR值对自变量进行赋值,建立预测模型.绘制ROC曲线,根据曲线下面积评估模型预测性能,并计算模型的诊断的灵敏度、特异度.结果 375例肿瘤患者质子重离子治疗期间,43例(11.47%)出现了显著体质量下降.Logistic回归分析显示,肿瘤部位、手术史、放疗次数、放疗射线与放疗期间显著体质量下降的发生显著相关(P<0.05,P<0.01).以上述4个因素的OR值进行赋分,建立放疗期间显著体质量下降预测模型,其ROC曲线下面积及95%CI为0.859(0.798~0.920).取4分为模型的临界值时,预测的灵敏度、特异度较高.结论 质子重离子治疗期间采用质子联合光子、质子联合重离子或重离子联合光子治疗的患者,放疗次数≥31次,头颈部肿瘤、无手术史的患者显著体质量下降发生率较高.临床医务人员可对得分≥4分的高风险患者给予预防性营养支持措施,以降低治疗期间显著体质量下降发生率.

作者:张志红;万宏伟;朱毓;张丽娟;王子迎

来源:护理学杂志 2018 年 33卷 6期

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作者:
张志红;万宏伟;朱毓;张丽娟;王子迎
来源:
护理学杂志 2018 年 33卷 6期
标签:
肿瘤 放射治疗 质子 重离子 显著体质量下降 影响因素 预测模型 cancer radiotherapy proton heavy ion critical weight loss influencing factors prediction model
目的 通过分析质子重离子放疗期间显著体质量下降的影响因素,建立预测模型.方法 收集375例住院接受质子或重离子治疗的肿瘤患者的一般人口学资料、临床特征、放疗前营养和活动状态资料.采用x2检验对变量进行单因素分析,选取有统计学意义的变量,进行多因素Logistic回归分析.通过Logistic回归模型中OR值对自变量进行赋值,建立预测模型.绘制ROC曲线,根据曲线下面积评估模型预测性能,并计算模型的诊断的灵敏度、特异度.结果 375例肿瘤患者质子重离子治疗期间,43例(11.47%)出现了显著体质量下降.Logistic回归分析显示,肿瘤部位、手术史、放疗次数、放疗射线与放疗期间显著体质量下降的发生显著相关(P<0.05,P<0.01).以上述4个因素的OR值进行赋分,建立放疗期间显著体质量下降预测模型,其ROC曲线下面积及95%CI为0.859(0.798~0.920).取4分为模型的临界值时,预测的灵敏度、特异度较高.结论 质子重离子治疗期间采用质子联合光子、质子联合重离子或重离子联合光子治疗的患者,放疗次数≥31次,头颈部肿瘤、无手术史的患者显著体质量下降发生率较高.临床医务人员可对得分≥4分的高风险患者给予预防性营养支持措施,以降低治疗期间显著体质量下降发生率.