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目的 通过支持向量机模型(SVM)将临床指标和病理指标进行整合,分析其对结直肠癌(CRC)患者预后的预测价值.方法 选取2002-2011年在上海市第十人民医院胃肠外科行结直肠肿瘤切除术的患者2 951例为研究对象.收集患者的临床指标(性别、年龄、肿瘤大小、肿瘤位置、组织病理类型、T分期、N分期、M分期、G分期)和病理指标〔癌胚抗原(CEA)、增殖细胞核抗原(PCNA)、P53、CD34、S-100、NM23、CerB-b2、P21、Ki-67〕.按照随访信息是否缺失将患者分为两组,第一组为临床数据完整但随访信息缺失,共2 747例;第二组为临床数据及随访信息均完整,共204例.记录患者生存情况.第一组中,若某一患者有超过4个指标缺失,则该患者被剔除;在余下的患者中,若某一指标的缺失率>30.0

作者:尹明明;秦环龙

来源:中国全科医学 2017 年 20卷 27期

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作者:
尹明明;秦环龙
来源:
中国全科医学 2017 年 20卷 27期
标签:
结直肠肿瘤 预后 预测模型 Colorectal neoplasms Prognosis Prediction model
目的 通过支持向量机模型(SVM)将临床指标和病理指标进行整合,分析其对结直肠癌(CRC)患者预后的预测价值.方法 选取2002-2011年在上海市第十人民医院胃肠外科行结直肠肿瘤切除术的患者2 951例为研究对象.收集患者的临床指标(性别、年龄、肿瘤大小、肿瘤位置、组织病理类型、T分期、N分期、M分期、G分期)和病理指标〔癌胚抗原(CEA)、增殖细胞核抗原(PCNA)、P53、CD34、S-100、NM23、CerB-b2、P21、Ki-67〕.按照随访信息是否缺失将患者分为两组,第一组为临床数据完整但随访信息缺失,共2 747例;第二组为临床数据及随访信息均完整,共204例.记录患者生存情况.第一组中,若某一患者有超过4个指标缺失,则该患者被剔除;在余下的患者中,若某一指标的缺失率>30.0