非小细胞肺癌预后预测模型的建立与验证

目的研究NSCLC患者预后因素、模型选择的问题。方法本研究观察了NSCLC患者5年内肿瘤转移或复发情况、收集了4年随访病历资料,采用单变量和多变量分析方法对年龄、性别、肺癌分期分型、辅助化疗次数等23个预测因子进行分析,运用多元回归等模型进行可视化分析和比较,结果显示507名患者中,231例(45.6%)预后良好,276例(54.4%)预后差。调整前后的AUC为:Logistic多元回归模型(0.841,0.855)、cox多元回归模型(0.726,0.746)、ANN模型(0.923,0.985)、决策树模型(0.718,0.723)随机森林模型(0.875,0.881)。结果与线性模型(logistic回归和cox回归)相比,非线性模型对NSCLC患者的预后有更好的预测效果。结论ANN具有高准确性和抗干扰能力,具备极好的预测性能。