对新诊断的恶性瘤患者骨转移的风险因素分析和预测模型的构建
Chengru Hu1, Jing Wu1, Zhipei Duan1
1Department of Oncology, Suzhou Ninth People's Hospital Suzhou 215200, Jiangsu, China.
American journal of translational research
|November 15, 2024
概括
先进的癌症分期,淋巴结的参与,以及性酸酶 (ALP) 和SII等生物标志物的升高是新诊断的恶性瘤中骨转移的关键风险因素. 一个名ogram模型有效地预测了这种风险.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 癌症研究 癌症研究
背景情况:
- 骨转移是恶性瘤的常见并发症,严重影响患者的预后和生活质量.
- 识别骨转移的早期风险因素对于及时干预和改善患者结果至关重要.
研究的目的:
- 确定与新诊断的恶性瘤患者骨转移相关的关键风险因素.
- 开发和验证骨转移风险的预测性名录模型.
主要方法:
- 对232名新诊断恶性瘤患者的临床数据的分析.
- 使用R软件构建一个名ogram预测模型.
- 通过接收机操作特征 (ROC) 分析,引导抽样和决策曲线分析 (DCA) 来评估模型性能.
主要成果:
- 骨转移的发生率为21.98% (51/232).
- 确定了重要的危险因素:晚期瘤阶段 (III-IV),淋巴结转移,高东部癌症协作小组身体状况 (ECOG-PS) 评分,性酸酶 (ALP) 升高和高SII指数 (所有P<0.05).
- 该名图实现了0.893的曲线下面积 (AUC),通过Bootstrap采样和DCA.强有力的验证.
结论:
- 新诊断的恶性瘤中的骨转移与晚期转移,淋巴结转移和生物标志物 (ECOG-PS,ALP,SII) 的升高密切相关.
- 开发的诺莫格拉姆模型在预测骨转移风险方面表现出高准确性和临床实用性.
