构建和验证一个简单的,可得分的模型,用于预测多发性骨髓瘤患者的感染风险:一个回顾性单中心研究
Sheng-Ke Tu1, Jing Yang1, Sha-Dong Min1
1Department of Hematology, The First Affiliated Hospital of Jishou University, Jishou, Hunan, China.
这项研究确定了在接受化疗的多发性骨髓瘤患者感染的关键风险因素. 使用C反应蛋白,血糖,乳酸脱酶,ECOG评分和骨髓等离子细胞的预测模型有助于主动预防感染.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 传染性疾病 传染性疾病
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 接受化疗的多发性骨髓瘤 (MM) 患者感染的风险很高.
- 早期识别感染风险因素对于及时干预至关重要.
研究的目的:
- 确定MM患者感染的独立风险因素.
- 开发和验证这一群体中感染事件的预测模型.
主要方法:
- 从2017年1月至2022年12月期间接受治疗的180名MM患者的临床数据的回顾性分析.
- 用二进制物流回归来确定风险因素.
- 构建并验证了一种感染预测模型.
主要成果:
- 感染发生在建模组的37.78%和验证组的44.44%中.
- 确定了独立的危险因素:C反应蛋白,禁食血糖,乳酸脱酶,ECOG评分和骨髓血细胞百分比 (P <0.05).
- 该模型的准确性很好 (建模组的AUC为0.827,验证组的AUC为0.760).
结论:
- 甲基C反应蛋白,禁食血糖,乳酸脱酶,ECOG评分和骨髓血细胞百分比是MM患者感染的重要危险因素.
- 开发的预测模型可以协助主动感染管理,从反应性转向预防性策略.
相关概念视频
10:04Establishment of a Human Multiple Myeloma Xenograft Model in the Chicken to Study Tumor Growth, Invasion and Angiogenesis
05:37An R-Based Landscape Validation of a Competing Risk Model
06:46Competing-Risk Nomogram for Predicting Cancer-Specific Survival in Multiple Primary Colorectal Cancer Patients after Surgery
09:41An Organotypic High Throughput System for Characterization of Drug Sensitivity of Primary Multiple Myeloma Cells
07:53Interphase Fluorescence in situ Hybridization of Bone Marrow Smears of Multiple Myeloma
06:19Constructing and Visualizing Models using Mime-based Machine-learning Framework


