目的:探讨基于术前检测指标构建Logistic回归模型在预测壶腹周围癌病理类型中的价值。方法:本研究对象为2015年1月至2018年12月在西安交通大学第一附属医院行根治性胰十二指肠切除术的256例壶腹周围癌患者。其中男159例，女97例；年龄39~88岁，中位年龄64岁。患者均签署知情同意书，符合医学伦理学规定。收集患者术前数据和术后病理类型，建立预测壶腹周围癌病理类型的Logistic回归模型、决策树模型和随机森林模型。随机选取192例作为训练集，64例为测试集，采用ROC曲线下面积（AUC）用于交互验证模型预测价值。结果:所有患者病理类型中，肠型99例，胰胆管型157例。基于肿瘤直径、Hb变量构建多元Logistic回归模型，信息准则（AIC）值达到最低24。根据AdaBoost算法结果，CEA、CA125、ALB、肿瘤直径、CA19-9等是影响决策树的重要因素，分别设置随机种子为91和62得到相应决策树模型和随机森林模型。测试集验证Logistic回归、决策树、随机森林模型的准确度依次为0.810、0.766、0.766，敏感度依次为0.848、0.775、0.956，特异度依次为0.706、0.750、0.316，AUC依次为0.764、0.762、0.698。结论:基于肿瘤直径、Hb建立的Logistic回归模型可在术前较为准确判别壶腹周围癌的病理类型，指导术前辅助化疗。
作者：王琦琦；龚梦元；冯正源；韩亮；王铮；马清涌；仵正
来源：中华肝脏外科手术学电子杂志 2023 年 12卷 2期
