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目的:构建非小细胞肺癌化疗患者癌因性疲乏的风险列线图模型,并验证该模型的应用效果。方法:采用便利抽样法,选取2017年1月—2021年12月泰州市人民医院及连云港市第二人民医院收治的520例非小细胞肺癌化疗患者为研究对象,将2017年1月—2020年2月收治的400例患者作为模型组,2020年4月—2021年12月收治的120例患者作为验证组。采用Lasso分析和多因素Logistic回归分析探讨非小细胞肺癌化疗患者癌因性疲乏的危险因素。采用R 4.1.2软件构建预测非小细胞肺癌化疗患者癌因性疲乏的风险列线图模型,并验证其应用效果。结果:模型组患者癌因性疲乏的发生率为65.5

作者:从爱华;徐莹;尚玉萍

来源:中华现代护理杂志 2023 年 29卷 10期

知识库介绍

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作者:
从爱华;徐莹;尚玉萍
来源:
中华现代护理杂志 2023 年 29卷 10期
标签:
癌,非小细胞肺 癌因性疲乏 危险因素 风险列线图模型 Carcinoma, non-small-cell lung Cancer-related fatigue Risk factors Risk nomogram model
目的:构建非小细胞肺癌化疗患者癌因性疲乏的风险列线图模型,并验证该模型的应用效果。方法:采用便利抽样法,选取2017年1月—2021年12月泰州市人民医院及连云港市第二人民医院收治的520例非小细胞肺癌化疗患者为研究对象,将2017年1月—2020年2月收治的400例患者作为模型组,2020年4月—2021年12月收治的120例患者作为验证组。采用Lasso分析和多因素Logistic回归分析探讨非小细胞肺癌化疗患者癌因性疲乏的危险因素。采用R 4.1.2软件构建预测非小细胞肺癌化疗患者癌因性疲乏的风险列线图模型,并验证其应用效果。结果:模型组患者癌因性疲乏的发生率为65.5