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Nomogram model including LATS2 expression was constructed to predict the prognosis of advanced gastric cancer after surgery
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作者 Nan Sun Bi-Bo Tan Yong Li 《World Journal of Gastrointestinal Surgery》 SCIE 2024年第2期518-528,共11页
BACKGROUND Gastric cancer is a leading cause of cancer-related deaths worldwide.Prognostic assessments are typically based on the tumor-node-metastasis(TNM)staging system,which does not account for the molecular heter... BACKGROUND Gastric cancer is a leading cause of cancer-related deaths worldwide.Prognostic assessments are typically based on the tumor-node-metastasis(TNM)staging system,which does not account for the molecular heterogeneity of this disease.LATS2,a tumor suppressor gene involved in the Hippo signaling pathway,has been identified as a potential prognostic biomarker in gastric cancer.AIM To construct and validate a nomogram model that includes LATS2 expression to predict the survival prognosis of advanced gastric cancer patients following ra-dical surgery,and compare its predictive performance with traditional TNM staging.METHODS A retrospective analysis of 245 advanced gastric cancer patients from the Fourth Hospital of Hebei Medical University was conducted.The patients were divided into a training group(171 patients)and a validation group(74 patients)to deve-lop and test our prognostic model.The performance of the model was determined using C-indices,receiver operating characteristic curves,calibration plots,and decision curves.RESULTS The model demonstrated a high predictive accuracy with C-indices of 0.829 in the training set and 0.862 in the validation set.Area under the curve values for three-year and five-year survival prediction were significantly robust,suggesting an excellent discrimination ability.Calibration plots confirmed the high concordance between the predictions and actual survival outcomes.CONCLUSION We developed a nomogram model incorporating LATS2 expression,which significantly outperformed conven-tional TNM staging in predicting the prognosis of advanced gastric cancer patients postsurgery.This model may serve as a valuable tool for individualized patient management,allowing for more accurate stratification and im-proved clinical outcomes.Further validation in larger patient cohorts will be necessary to establish its generaliza-bility and clinical utility. 展开更多
关键词 Gastric cancer LATS2 column line graph PROGNOSIS Advanced gastric cancer survival Molecular biomarkers Predictive analytics in oncology Survival analysis
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腹腔镜前列腺根治性切除术后切缘阳性列线图的建立及应用
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作者 郭盛 杨进 +1 位作者 苗国良 周逢海 《现代肿瘤医学》 CAS 2024年第9期1682-1689,共8页
目的:构建列线图(nomogram)模型以预测腹腔镜前列腺根治性切除术后切缘阳性,并探讨早期尿控恢复的术前预测因素。方法:纳入153例经腹膜外途径腹腔镜下根治性前列腺切除术患者,其中47例术后切缘阳性、106例术后切缘阴性;采用单因素分析... 目的:构建列线图(nomogram)模型以预测腹腔镜前列腺根治性切除术后切缘阳性,并探讨早期尿控恢复的术前预测因素。方法:纳入153例经腹膜外途径腹腔镜下根治性前列腺切除术患者,其中47例术后切缘阳性、106例术后切缘阴性;采用单因素分析及多因素Logistic回归分析筛选发生术后切缘阳性的独立危险因素,纳入这些因素构建列线图预测模型,用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估预测模型预测术后切缘阳性的效能,用校准曲线评价预测的准确性,以决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对比其临床获益。术后随访患者3个月的尿控恢复,通过Cox回归分析腹腔镜根治性前列腺切除术后尿控恢复的术前影像因素。结果:血清前列腺特异抗原(serum prostate-specific antigen,PSA)、穿刺神经周围侵犯、临床T分期、术后病理T分期为术后切缘阳性的临床独立风险因素,并组合构建列线图模型。ROC曲线下面积为0.896(95%CI:0.798~0.918)表明模型预测准确度高。校准曲线与理想曲线接近,模型校准能力较好;决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)表明列线图模型有较好的临床获益。单因素Cox回归分析显示前列腺体积、经尿道前列腺电切术、穿刺神经周围侵犯、穿刺病理Gleason评分、穿刺阳性针数、穿刺阳性针数百分比、临床T分期与尿控恢复相关;多因素Cox回归分析显示前列腺体积(HR=0.721,95%CI:1.024~1.132)和经尿道前列腺电切术(HR=0.691,95%CI:0.503~0.891)是腹腔镜下根治性前列腺切除术术后尿控恢复的独立危险因素。结论:成功构建前列腺癌患者根治术后发生切缘阳性风险预测模型,模型效能良好,对前列腺癌根治术后发生切缘阳性的个体化预测具有潜在的应用价值。前列腺体积和经尿道前列腺电切术是尿控恢复的独立危险因素。 展开更多
关键词 前列腺癌 切缘阳性 早期尿控恢复 列线图 模型分析
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急性胰腺炎并发全身炎症反应综合征列线图预测模型的构建
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作者 曹海明 李昌平 《安徽医药》 CAS 2024年第3期576-580,共5页
目的 分析急性胰腺炎(AP)病人并发全身炎症反应综合征(SIRS)的风险因素,构建的列线图预测模型。方法 回顾性分析西南医科大学附属医院2020年4月至2022年4月收治的370例AP病人的临床资料,用于建模及内部验证,根据病人是否合并SIRS分为非S... 目的 分析急性胰腺炎(AP)病人并发全身炎症反应综合征(SIRS)的风险因素,构建的列线图预测模型。方法 回顾性分析西南医科大学附属医院2020年4月至2022年4月收治的370例AP病人的临床资料,用于建模及内部验证,根据病人是否合并SIRS分为非SIRS组(n=273)和SIRS组(n=97),通过logistic回归分析确定并发SIRS的独立危险因素,同时建立列线图可视化预测模型,计算一致性指数(C-index),检验模型准确性;并探讨列线图模型对AP病人发生SIRS的预测效能。结果AP病人合并SIRS发生率为26.2%;白细胞计数、心率、并发胸腔积液为AP病人并发SIRS的危险因素(OR>1,P<0.05);男性、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)为AP病人并发SIRS的保护因素(0<OR<1,P<0.05)。基于上述5个危险因素构建列线图,计算公式为Logit(P)=-7.32+性别×(-1.15)+胸腔积液×0.76+心率×0.06+白细胞计数×0.16+HDL-C×(-0.59),C-index为0.845,H-L偏差度检测χ2=6.74(P=0.565),对列线图模型进行内部验证,绘制受试者操作特征曲线(ROC曲线)发现,列线图模型预测AP病人合并SIRS发生风险的曲线下面积(AUC)=0.85。结论 构建的列线图预测模型可为AP病人合并SIRS预测提供有效预测手段。 展开更多
关键词 急性胰腺炎 全身炎症反应综合征 列线图 白细胞数 高密度脂蛋白胆固醇 胸腔积液
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ICU患者人工气道相关压力性损伤风险列线图预测模型的构建 被引量:3
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作者 周祥龙 张国琴 +5 位作者 张帅 姚惠萍 陈小芳 蒋雪梅 高丽 陈群 《护士进修杂志》 2023年第14期1254-1260,共7页
目的探讨ICU患者人工气道相关压力性损伤的危险因素并构建预测风险列线图模型。方法选取2020年12月-2021年7月,浙江省某三级甲等医院ICU收治的留置人工气道患者650例,将压力性损伤发生组(n=131)和未发生压力性损伤组(n=519)的各项指标... 目的探讨ICU患者人工气道相关压力性损伤的危险因素并构建预测风险列线图模型。方法选取2020年12月-2021年7月,浙江省某三级甲等医院ICU收治的留置人工气道患者650例,将压力性损伤发生组(n=131)和未发生压力性损伤组(n=519)的各项指标进行对比,通过单因素分析和多因素logistic回归分析,探索ICU患者人工气道相关压力性损伤发生的独立危险因素,构建列线图预测模型,应用Bootstrapping法评估模型预测效果。结果多因素logistic回归分析显示:人工气道的留置时间(OR=1.035)、使用声门下吸引导管(OR=2.878)、气管导管在口中的位置(OR=4.937)、插管时潮湿评分(OR=0.215)、插管时移动力评分(OR=0.225)、插管时摩擦力/剪切力评分(OR=0.170)是ICU患者人工气道相关压力性损伤发生的独立危险因素。根据上述6项危险因素构建的ICU患者人工气道相关压力性损伤风险列线图预测模型,一致性指数为0.842(95%CI为80.4%~87.9%),灵敏度为77.9%,特异度为78.4%,最大约登指数为0.563,对应的风险预测值为0.170,列线图预测临界值是177分。内部验证结果,一致性指数为0.835,灵敏度为79.2%,特异度为75.3%,模型Brier值为0.112,校正曲线表明,预测曲线和实际观察曲线基本吻合,决策曲线分析表明,模型有良好的临床获益。结论本研究构建的列线图能有效预测ICU患者人工气道相关压力性损伤的发生,具有一定临床指导意义。 展开更多
关键词 重症患者 人工气道 医疗器械相关压力性损伤 风险预测模型 列线图
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STEMI患者PCI术后近期发生主要不良心脑血管事件的中医预测模型构建及应用评估
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作者 王文丽 吕玮坤 +6 位作者 董欢乐 赵学飞 陈敏娜 张望 邢雪 康启 董静 《现代中西医结合杂志》 CAS 2023年第24期3387-3393,共7页
目的构建包含中医元素的急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者PCI术后近期发生主要不良心脑血管事件(MACCE)的预测模型,并评价其预测准确性以及临床有效性。方法选取2018年1月1日—2021年12月31日于陕西中医药大学第二附属医院行急诊PCI... 目的构建包含中医元素的急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者PCI术后近期发生主要不良心脑血管事件(MACCE)的预测模型,并评价其预测准确性以及临床有效性。方法选取2018年1月1日—2021年12月31日于陕西中医药大学第二附属医院行急诊PCI治疗的STEMI患者,所有患者均随访1年,剔除中间失访患者,根据患者随访期间是否发生MACCE,分为MACCE组121例和非MACCE组200例。通过多因素Logistic分析导致STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的独立危险因素,基于上述独立危险因素利用R语言构建列线图模型,利用Bootstrap法验证构建模型的预测准确性,利用受试者工作曲线(ROC)验证构建的临床模型的预测效能,利用临床获益曲线(DCA)评价构建的预测模型的临床获益性。结果多因素Logistics分析显示,导致STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的独立危险因素为气虚血瘀、细弱脉、少苔、年龄、糖尿病史、吸烟史、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)高、植入支架≥3枚。基于上述独立危险因素构建的列线图预测模型,其ROC曲线验证显示其预测能力较强,ROC曲线下面积为0.87,95%CI(0.72~0.92);Bootstrap法验证构建模型相关数据显示其构建模型的预测准确性较好:C-index 0.879(95%CI:0.812~0.932);Calibration plot预测STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的风险与实际发生MACCE风险的平均绝对误差为0.012;Hosmer-Lemeshow检验结果显示χ^(2)=6.062,P=0.623;DCA曲线显示当MACCE发生阈值为0.10~0.98时该模型的临床获益性以及适用性最佳。结论气虚血瘀、细弱脉、少苔、年龄、糖尿病史、LDL-C高、吸烟史、植入支架≥3枚是导致STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的独立危险因素,基于上述独立危险因素构建的列线图模型具有较高的预测准确性和临床适用性。 展开更多
关键词 中医证候 急性心肌梗死 经皮冠状动脉介入治疗 列线图模型 主要不良心脑血管事件
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建立一种痔术后尿潴留风险预测模型 被引量:2
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作者 徐亚东 王惠 +3 位作者 严斌 沈卫星 庄一心 宋超 《复旦学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期441-446,共6页
目的研究痔术后尿潴留的危险因素,并构建预测尿潴留风险的列线图。方法回顾性收集复旦大学附属中山医院青浦分院2016年1月至2020年12月159例痔术后未留置尿管的患者的临床资料。采用LASSO方法筛选出尿潴留的危险因素,通过Logistic回归... 目的研究痔术后尿潴留的危险因素,并构建预测尿潴留风险的列线图。方法回顾性收集复旦大学附属中山医院青浦分院2016年1月至2020年12月159例痔术后未留置尿管的患者的临床资料。采用LASSO方法筛选出尿潴留的危险因素,通过Logistic回归分析绘制痔术后需要留置尿管的列线图模型,并评估此模型的准确性(C-index),通过内部验证评价模型。结果该模型由年龄、性别、BMI、手术方式、外痔切除、术后补液量和术后镇痛等7个变量组成,具有较高的C-index(0.841,95%CI:0.774~0.908)和校准曲线,内部验证组仍有较高的C-index(0.793)。临床曲线分析得出阈值率在0.02~0.83时,该模型具有更好的临床使用价值。结论痔术后尿潴留的风险预测模型具有较高的准确性和良好的稳定性,有助于临床医师评估痔术后是否留置尿管。 展开更多
关键词 留置尿管 风险 预测模型 尿潴留 列线图
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老年重症肺炎并发心力衰竭的危险因素分析及风险预测模型构建
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作者 林青岳 林臣国 陈立军 《浙江临床医学》 2024年第8期1148-1150,共3页
目的探讨老年重症肺炎患者并发心力衰竭的影响因素,并构建风险预测列线图模型。方法选取2019年1月至2023年5月老年重症肺炎患者200例,根据是否并发心力衰竭分为未发生组(n=150)和发生组(n=50)。比较两组患者的临床资料,分析影响老年重... 目的探讨老年重症肺炎患者并发心力衰竭的影响因素,并构建风险预测列线图模型。方法选取2019年1月至2023年5月老年重症肺炎患者200例,根据是否并发心力衰竭分为未发生组(n=150)和发生组(n=50)。比较两组患者的临床资料,分析影响老年重症肺炎患者并发心力衰竭的危险因素,构建风险预测列线图模型并验证预测效能。结果两组患者年龄(>65岁)、基础心脏疾病、长期卧床、肝肾器官功能健康状况、降钙素原(PCT)>5 ng/mL比较,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析年龄(>65岁)、基础心脏疾病、长期卧床、肝肾功能不全、PCT>5 ng/mL是老年重症肺炎患者并发心力衰竭的独立危险因素;构建的风险预测列线图模型ROC曲线下的面积为0.877(95%CI:0.809~0.930),预测效能良好。结论老年重症肺炎患者并发心力衰竭的独立危险因素为年龄(>65岁)、有基础心脏疾病、长期卧床、肝肾功能不全、PCT>5 ng/mL,通过构建与验证模型发现这些影响因素具有较高准确性和区分度。 展开更多
关键词 老年 重症肺炎 心力衰竭 危险因素 风险预测列线图模型
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脓毒症患者早期发生急性肾损伤的预测模型构建与内部验证 被引量:1
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作者 戎珊 叶久航 +6 位作者 朱曼晨 钱彦春 张芬芬 李国海 朱丽娜 胡庆河 郝翠平 《中华急诊医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1178-1183,共6页
目的构建预测重症监护室(intensive care unit,ICU)脓毒症患者发生急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)的列线图模型,并验证其早期预测的有效性。方法回顾性纳入2015年4月至2021年12月入住济宁医学院附属医院ICU的脓毒症患者,将符合纳... 目的构建预测重症监护室(intensive care unit,ICU)脓毒症患者发生急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)的列线图模型,并验证其早期预测的有效性。方法回顾性纳入2015年4月至2021年12月入住济宁医学院附属医院ICU的脓毒症患者,将符合纳入标准的患者以7∶3的比例随机分为训练集和验证集。采用单因素和多因素Logistic回归分析脓毒症患者发生AKI的影响因素并建立列线图模型,通过校正曲线、受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)以及决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对模型进行评价。结果741例脓毒症患者纳入研究,其中335例入ICU 7 d内发生AKI,AKI发生率为45.1%。随机分为训练集(n=519)和内部验证集(n=222)。多因素分析发现急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ、序贯器官衰竭评分、血乳酸、降钙素原、去甲肾上腺素使用剂量、尿素氮、中性粒细胞百分比是发生AKI的独立影响因素,结合以上变量构建列线图绘制列线图。在训练集中,列线图AUC为0.875(95%CI:0.767~0.835),校正曲线显示其预测概率和实际概率具有一致性,DCA显示其具有良好的临床净获益。在内部验证集中,列线图对AKI具有相似的预测价值(AUC=0.871,95%CI:0.734~0.854)。结论基于入室的危重症评分联合炎性标志物构建的列线图可用于ICU脓毒症患者发生AKI的早期预测,帮助临床医师早期识别脓毒症患者发生AKI。 展开更多
关键词 脓毒症 急性肾损伤 重症监护室 列线图 预测模型
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