在患有妇科恶性瘤的患者中,构建和验证用于预测CINV的诺姆图模型
1The First Affiliated Hospital of Kangda College of Nanjing Medical University, 6 zhenhua East Rd., Lianyungang 222000, China.
Japanese journal of clinical oncology
|March 10, 2025
概括
在妇科癌症患者中,一个名图有效预测化疗诱导的恶心和吐 (CINV). 关键预测因素包括年龄,运动恶心,怀孕吐史和化疗药物类型.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 临床预测模型临床预测模型
- 妇科恶性瘤 妇科恶性瘤
背景情况:
- 化疗诱导的恶心和吐 (CINV) 在患有妇科恶性瘤的患者中显著影响治疗坚持和生活质量.
- 准确预测CINV风险对于个性化的抗管理至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个名谱模型,用于预测为妇科恶性瘤进行化疗的患者中CINV风险.
- 确定与CINV相关的关键临床和人口风险因素.
主要方法:
- 2020年2月至2021年10月期间接受治疗的妇科恶性瘤患者的回顾性分析.
- 使用训练集上的逻辑回归和使用内部验证集和外部患者数据的验证开发名录.
- 使用接收器运行特征 (ROC) 曲线评估模型性能,并计算曲线下的面积 (AUC),灵敏度和特异性.
主要成果:
- 多变量分析确定年龄<60岁,运动性恶心,与怀孕相关的吐史,以及使用中度/高 emetogenic 化疗药物作为CINV的独立预测因素.
- 在训练组 (AUC=0.844) 和内部验证组 (AUC=0.945) 中,名图显示出良好的区别.
- 外部验证显示AUC为0.704,表明在更广泛的人群中中度预测能力.
结论:
- 开发的诺米图,包括年龄,化疗的发泄性潜力,运动恶心和怀孕吐史,是预测妇科癌症患者中CINV的宝贵工具.
- 命名图表显示出良好的区分能力,支持其在临床实践中用于风险分层和个性化抗治疗的使用.
- 建议在不同人群中进行进一步验证,以优化其临床效用.
