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目的 探究肺腺癌患者并发脑转移的独立危险因素并构建列线图的预测模型.方法 选取浙江省医疗健康集团杭州医院 2017 年 1 月至 2022 年 1 月收治的肺腺癌患者 235 例,其中 145 例患者诊断为肺腺癌并发脑转移,为转移组,剩余未出现脑转移的 90 例患者为未转移组.对两组患者的一般资料进行统计学分析并构建Nomogram预测模型.结果 两组患者的性别、T分期、肿瘤直径、进行手术治疗、Karnofsky功能状态(Karnofsky performance status,KPS)评分比较差异均有统计学意义(均P<0.05).将患者一般临床资料比较差异有统计学意义的连续变量进行受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析.结果显示肿瘤直径、KPS评分的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为:0.866、0.910;最佳截断值分别为:>6.36cm、≤75 分.Logistic 多元回归分析显示:肿瘤直径>6.36cm、KPS 评分≤75、化疗(否)、手术治疗(否)、T 分期 T3~T4、性别、出现其他部分转移是肺腺癌患者合并脑转移发生的独立危险因素(均P<0.05).将是否进行化疗、KPS评分、是否出现其他部位转移、T 分期、性别、肿瘤直径、是否接受手术治疗作为构建Nomogram模型的预测因子.内部验证结果显示,Nomogram模型预测肺腺癌患者并发脑转移风险C指数为 0.694

作者:李兰春;房宇坤;方凯;陶刚

来源:中国现代医生 2023 年 61卷 24期

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作者:
李兰春;房宇坤;方凯;陶刚
来源:
中国现代医生 2023 年 61卷 24期
标签:
肺腺癌 脑转移 危险因素分析 预测模型 Lung adenocarcinoma Brain metastasis Risk factor analysis Prediction model
目的 探究肺腺癌患者并发脑转移的独立危险因素并构建列线图的预测模型.方法 选取浙江省医疗健康集团杭州医院 2017 年 1 月至 2022 年 1 月收治的肺腺癌患者 235 例,其中 145 例患者诊断为肺腺癌并发脑转移,为转移组,剩余未出现脑转移的 90 例患者为未转移组.对两组患者的一般资料进行统计学分析并构建Nomogram预测模型.结果 两组患者的性别、T分期、肿瘤直径、进行手术治疗、Karnofsky功能状态(Karnofsky performance status,KPS)评分比较差异均有统计学意义(均P<0.05).将患者一般临床资料比较差异有统计学意义的连续变量进行受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析.结果显示肿瘤直径、KPS评分的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为:0.866、0.910;最佳截断值分别为:>6.36cm、≤75 分.Logistic 多元回归分析显示:肿瘤直径>6.36cm、KPS 评分≤75、化疗(否)、手术治疗(否)、T 分期 T3~T4、性别、出现其他部分转移是肺腺癌患者合并脑转移发生的独立危险因素(均P<0.05).将是否进行化疗、KPS评分、是否出现其他部位转移、T 分期、性别、肿瘤直径、是否接受手术治疗作为构建Nomogram模型的预测因子.内部验证结果显示,Nomogram模型预测肺腺癌患者并发脑转移风险C指数为 0.694