晚期肺癌炎症指数作为老年患者结肠癌的新预测指标:基于NHANES的研究

科学领域:

• 老年学是一门学科.
• 在瘤学瘤学.
• 生物标志物 生物标志物

背景情况:

• 营养状况和炎症与结肠癌风险有关.
• 晚期肺癌炎症指数 (ALI) 结合了BMI,白蛋白和NLR,以反映营养和炎症状态.
• ALI对老年结肠癌患病率的预测作用尚未得到充分证实.

研究的目的:

• 调查ALI与老年人结肠癌患病率之间的关联.
• 评估ALI作为结肠癌风险分层的潜在非侵入性生物标志物.
• 确定与结肠癌相关的ALI预测值.

主要方法:

• 利用多变量逻辑回归和极端梯度增强 (XGBoost) 机器学习.
• 使用BMI,血清白蛋白和中性粒细胞与淋巴细胞比率 (NLR) 计算ALI.
• 雇佣了平滑的两部分物流回归来确定ALI值,并进行了子组分析.

主要成果:

• 较低的ALI与较高的结肠癌患病率显著相关 (p < 0.001).
• 在最高的ALI三位数中,个体的结肠癌风险降低了67% (趋势的p = 0.008).
• XGBoost模型显示,ALI是最重要的预测因素 (AUC = 0.717),表现优于年龄和BMI.

结论:

• 在老年人中,ALI与结肠癌风险相反相关.
• 在老年人群中,ALI可以作为一种有价值的非侵入性生物标志物,用于风险分层.
• 机器学习证实了ALI对个性化结肠癌预防策略的预测潜力.