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应用Cox比例 危险度 模型 对影响老年肺癌患者长期生存因素的探讨 被引量：3 1998年 比例 危险度 模型 ，对影响老年人肺癌治疗后生存的可能因素进行多因素分析，并确立治疗后生存预测模型 。方法对３１３例老年人原发肺癌初治患者进行了随访，观察１７个指标与老年人肺癌长期生存的关系。采用单因素和多因素分析、拟合曲线分析及残差图检验。结果多因素分析结果显示５个明显影响老年人肺癌预后的因素，其作用强度 依次为身体状况、近期疗效、临床分期、年龄和治疗方法。据此计算了每个患者的预后指数（ＰＶ），根据其大小将患者分成５个危险 组，结果显示随着ＰＶ的升高生存率逐步下降。结论影响老年人肺癌治疗后生存率的主要因素是身体状况、近期疗效、临床分期、年龄和治疗方法；且随着ＰＶ的升高。关键词：肺肿瘤 存活率 比例危险度模型 应用cox比例 危险度 模型 对腋淋巴结阴性乳腺癌患者预后的多因素分析 关键词：淋巴结阴性乳腺癌 手术治疗 COX 患者预后 循环炎症相关因子神经网络模型 预测脑卒中后抑郁发生风险的效能分析 2025年 模型 。方法前瞻性选取2021年3月至2024年3月武汉科技大学附属老年病医院脑科中心脑卒中就诊的患者260例,其中训练集208例(80%)和验证集52例(20%),根据脑卒中后1个月内PSD发生情况将训练集脑卒中患者分为PSD组(62例)和非PSD组(146例)。通过训练集筛选影响PSD发生风险的预测因素,在训练集中基于多因素logistic和神经网络算法分别构建PSD发生风险预测模型 ,比较2个预测模型 的预测效能,同时在验证集进行验证。结果本研究脑卒中后1个月内发生PSD 76例(29.23%),其中训练集62例,验证集14例。PSD组C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、白细胞介素(interleukins,IL)-6、IL-1β、肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、IL-18、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil and lymphocyte ratio,NLR)明显高于非PSD组,差异有统计学意义(P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,CRP(OR=1.494,95%CI:1.239~1.802)、FIB(OR=1.924,95%CI:1.191~3.109)、IL-6(OR=1.128,95%CI:1.001~1.272)、TNF-α(OR=1.051,95%CI:1.010~1.093)、IL-1β(OR=1.096,95%CI:1.006~1.194)、IL-18(OR=1.019,95%CI:1.002~1.036)、NLR(OR=1.873,95%CI:1.027~3.418)为PSD发生风险的危险 因素(P<0.05,P<0.01)。ROC曲线结果显示,神经网络算法的预测模型 的曲线下面积明显高于多因素logistic回归分析模型 (0.931 vs 0.855,Z=3.448,P<0.05),且基于验证集评估,神经网络模型 的准确性明显高于多因素logistic模型 (92.31%vs 75.00%,P<0.05)。结论循环炎症相关因子CRP、FIB、IL-6、IL-1β、TNF-α、IL-18、NLR与PSD发生风险有关,基于神经网络算法构建的循环炎症相关因子预测模型 能更有效预测PSD发生风险。关键词：卒中 抑郁 比例危险度模型 神经网络模型 石家庄市老年人轻度 认知障碍的危险 因素分析及风险预测模型 的构建 2025年 度 认知障碍(mild cognitive impairment, MCI)的相关危险 因素并建立MCI风险的列线图,为临床早期识别和干预提供参考。方法 选取2021年9月-2022年7月于石家庄市社区体检的322例老年人作为研究对象,采集一般资料、临床检测指标以及日常休闲活动现状,采用单因素分析和多因素Logistic回归分析确定老年人患MCI风险的独立危险 因素,建立列线图预测模型 ,并用受试者工作曲线(receiver operating characteristic, ROC)曲线、拟合优度 Hosmer-Lemeshow(H-L)检验以及校准曲线评价列线图模型 的区分度 和校准度 。结果 多因素Logistic回归分析显示,高龄、低教育程度 、低认知活动参与以及携带载脂蛋白E(apolipoprotein E,ApoE)ε4风险基因是MCI的独立危险 因素。建立列线图预测模型 ,预测MCI的ROC曲线下面积=0.887(95%CI:0.834~0.939,P<0.001),H-L检验P=0.675。校准曲线Brier值为0.078,绝对误差为0.013,校准曲线极其接近理想参考线。结论 基于年龄、教育程度 、认知活动指数、ApoE ε4风险基因四项风险因素的列线图模型 能够有效预测石家庄市老年人MCI风险,可进一步开展外部验证研究。关键词：认知功能障碍 比例危险度模型 基于血管壁磁共振成像构建老年颈部动脉夹层并发急性缺血性脑卒中风险预测模型 2025年 模型 。方法:回顾性分析2021年4月至2024年4月南阳市第一人民医院收治的CAD患者125例,根据是否并发AIS分为并发组52例及未并发组73例。收集并分析两组患者一般资料及VW-MRI特征资料,采用多因素logistic回归分析CAD患者发生AIS的风险因素。并构建列线图预测模型 ,绘制ROC曲线分析预测效能。结果并发组吸烟、高血压、高脂血症比例 及高密度 脂蛋白胆固醇水平明显高于未并发组,差异有统计学意义[50.00%vs 30.14%,P=0.024;42.31%vs 12.33%,P=0.000;36.54%vs 10.96%,P=0.001;(1.15±0.36)mmol/L vs(1.03±0.31)mmol/L,P=0.048]。并发组多发病灶、双腔征、壁间血肿高信号、腔内血栓、血管重度 狭窄或闭塞比例 明显高于非并发组(38.46%vs 16.44%,P=0.005;44.23%vs 13.70%,P=0.000;48.08%vs 16.44%,P=0.000;50.00%vs 12.33%,P=0.000;28.85%vs 5.48%,P=0.000),血管中度 狭窄比例 明显低于非并发组,差异有统计学意义(44.23%vs 63.01%,P=0.037)。吸烟史、高血压、高脂血症、病灶数量、双腔征、壁间血肿信号强度 、腔内血栓、血管狭窄程度 是CAD患者并发AIS的危险 因素(P<0.05,P<0.01)。基于上述危险 因素构建列线图风险预测模型 ,校准曲线显示一致性指数为0.856,Hosmer-Lemeshow拟合优度 检验(χ^(2)=5.947,P=0.625),ROC曲线下面积为0.924(95%CI:0.833~0.961,P<0.05),敏感性、特异性分别为88.86%、75.36%。结论吸烟、高血压、高脂血症、病灶数量、双腔征、壁间血肿信号强度 、腔内血栓、血管狭窄程度 是CAD患者并发AIS的危险 因素,基于此构建的列线图模型 对CAD患者并发AIS具有良好的预测能力。关键词：磁共振成像 颈内动脉夹层 缺血性卒中 ROC曲线 比例危险度模型 基于实验室常规检验数据建立急性缺血性脑卒中患者溶栓后出血转化预测模型 2025年 模型 。方法选取2021年1月至2024年1月邢台市中心医院收治的AIS患者252例。患者均行阿替普酶溶栓,根据溶栓后24h内是否发生HT分为发生组52例和未发生组200例。分析AIS患者阿替普酶溶栓后HT的影响因素,建立风险可视化模型 并验证其效能。结果252例AIS患者中52例(20.63%)发生HT。发生组高血压、入院时美国国立卫生研究院卒中量表评分、中性粒细胞、D-二聚体、总胆红素(total bilirubin,TBIL)水平显著高于未发生组,尿酸、血钾水平显著低于未发生组(P<0.05,P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,中性粒细胞、D-二聚体、TBIL是AIS患者阿替普酶溶栓后HT风险的危险 因素(OR=2.753,95%CI:1.399~5.417,P=0.003;OR=1.987,95%CI:1.322~2.986,P=0.001;OR=2.121,95%CI:1.392~3.230,P=0.000),尿酸、血钾是保护因素(OR=0.417,95%CI:0.202~0.860,P=0.027;OR=0.160,95%CI:0.028~0.911,P=0.039);风险可视化模型 预测AIS患者阿替普酶溶栓后HT风险的曲线下面积、敏感性、特异性分别为0.920(95%CI:0.880~0.950)、96.15%、80.50%。对可视化模型 进行Hosmer-Lemeshow拟合优度 检验(χ2=1.888,P=0.169),说明本模型 具有较好的可信度 。Bootstrap法内部验证C-index指数为0.921。结论中性粒细胞、D-二聚体、TBIL是AIS患者阿替普酶溶栓后HT风险的危险 因素,尿酸、血钾是保护因素,据此建立的风险可视化模型 经验证效能良好。关键词：缺血性卒中 组织型纤溶酶原激活物 比例危险度模型 老年心房颤动合并肌少症患者发生肺部感染风险预测模型 的构建 2025年 危险 因素,并构建风险预测模型 。方法回顾性选取2023年1月至2024年5月北京市昌平区医院收治的老年心房颤动合并肌少症患者461例,根据是否合并肺部感染情况分为感染组230例和未感染组231例。采用单因素及多因素logistic回归分析影响老年心房颤动合并肌少症患者发生肺部感染的危险 因素,建立肺部感染发生的风险预测模型 。采用ROC曲线分析风险预测模型 对肺部感染的预测价值。结果感染组年龄、冠心病、贫血、简易五项问卷(SARC-F)评分、血清肌酐、阵发性心房颤动比例 显著高于未感染组,日常生活活动能力量表(activities of daily living,ADL)评分、清蛋白(albumin,ALB)显著低于未感染组,差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01)。单因素logistic回归分析显示年龄、ADL评分、SARC-F评分、ALB、血清肌酐、冠心病和贫血是老年心房颤动合并肌少症患者发生肺部感染的影响因素(P<0.05,P<0.01);多因素logistic回归分析显示,ADL评分、SARC-F评分和ALB是老年心房颤动合并肌少症患者发生肺部感染的影响因素(OR=1.477,95%CI:1.239~1.760,P=0.000;OR=0.989,95%CI:0.982~0.995,P=0.001;OR=0.933,95%CI:0.896~0.973,P=0.001)。ROC曲线分析显示,ADL评分、SARC-F评分和ALB联合预测老年心房颤动合并肌少症患者发生肺部感染的曲线下面积为0.829,最佳截断值为0.681,敏感性为87.2%,特异性为80.9%。结论ADL评分、SARC-F评分和ALB联合构建的风险预测模型 对于老年心房颤动合并肌少症患者发生肺部感染具有较好的预测价值。关键词：心房颤动 肺疾病 比例危险度模型 经皮冠状动脉介入术后支架内再狭窄风险预警模型 建立及验证分析 2025年 模型 ,并进行验证分析。方法前瞻性选取2021年5月至2023年4月丽水市中心医院收治的行PCI治疗的急性心肌梗死(AMI)患者126例为研究对象,以术后是否发生ISR将其分为发生ISR组(33例)与未发生ISR组(93例)。分析比较两组基本临床资料,用二元logistic回归分析AMI患者建立PCI后发生ISR的独立危险 因素,构建风险预警模型 ,并用受试者工作特征(ROC)曲线模型 预测价值。结果发生ISR组与未发生ISR组术后吸烟、尿酸、血清淀粉样蛋白A(SAA)、脂蛋白(a)[Lp(a)]比较差异均有统计学意义,分别是术后有吸烟[21(63.64%)比27(29.03%)],尿酸偏高[19(57.58%)比28(30.11%)],SAA≥10 mg/L[20(60.61%)比26(27.96%)],Lp(a)≥300 mg/L[21(63.64%)比32(34.41%)],χ^(2)=12.36、7.85、11.20、8.53,均P<0.05)。术后吸烟、尿酸偏高、SAA≥10 mg/L、Lp(a)≥300 mg/L均是AMI患者建立PCI后发生ISR的独立危险 因素(OR=0.234、0.317、0.252、0.300,均P<0.05)。基于术后吸烟、尿酸、SAA、Lp(a)建立PCI后ISR的风险预警模型 ,并进行ROC分析,其曲线下面积(AUC)分别为0.673[95%CI(0.564,0.782)]、0.637[95%CI(0.525,0.750)]、0.663[95%CI(0.552,0.774)]、0.646[95%CI(0.536,0.757)]、0.889[95%CI(0.821,0.958)]。取临界值时,灵敏度 分别为0.636、0.576、0.606、0.636、0.909,特异度 分别为0.710、0.699、0.720、0.656、0.763。用自助法(B=1000)对风险预警模型 进行内部验证,修正偏差后的预测曲线趋于理想曲线,一致性指数为0.778,模型 预测价值较高。风险预警模型 在阈值概率范围0.02~0.93表现出净收益率>0的特点,超过了两条无效线。结论术后吸烟、尿酸、SAA、Lp(a)均是AMI患者建立PCI后发生ISR的独立危险 因素,基于这4项因素构建的风险预警模型 的预测价值较高,有助于评估AMI患者建立PCI后发生ISR的风险并为其制定相应的干预措施。关键词：冠状动脉再狭窄 经皮冠状动脉介入治疗 比例危险度模型 血清淀粉样蛋白A 卵巢上皮性癌脑转移20例临床分析 2025年 危险 因素。结论:卵巢上皮性癌脑转移患者的预后受到多种因素的影响,多模式治疗策略可减小死亡风险。关键词：卵巢肿瘤 卵巢上皮癌 肿瘤转移 比例危险度模型 脑转移 老年脑卒中患者卒中后认知功能障碍风险预测模型 的决策曲线分析 被引量：3 2024年 模型 ,采用决策曲线分析其风险模型 的预测价值。方法选取2019年8月至2022年8月青岛市中心医院神经外科收治的老年脑卒中患者297例,根据随访结果,最终纳入294例,按照3:1比例 将其分为训练集206例和验证集88例。训练集根据是否发生认知功能障碍分为认知障碍组88例和非认知障碍组118例。采用logistic回归分析老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的影响因素,并构建logistic回归预测模型 ,通过R4.1.3绘制列线图对logistic回归预测模型 进行可视化处理,并采用ROC曲线、决策曲线分析logistic回归模型 预测效能,通过验证集验证该模型 的预测效能。结果多因素logistic回归分析显示,训练集三酰甘油(TG,OR=1.266,95%CI:1.089~1.471,P=0.002)、低密度 脂蛋白胆固醇(LDL-C,OR=1.321,95%CI:1.136~1.537,P=0.000)、血清胱抑素C(Cys C,OR=1.847,95%CI:1.421~2.401,P=0.000)、淀粉样蛋白A(SAA,OR=1.120,95%CI:1.057~1.187,P=0.000)是老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的独立危险 因素。ROC曲线显示,训练集中TG、LDL-C、Cys C以及SAA对老年脑卒中后认知功能障碍预测的曲线下面积(AUC)分别为0.732、0.726、0.756、0.736,联合预测的AUC为0.891。验证集中TG、LDL-C、Cys C以及SAA对老年脑卒中后认知功能障碍预测的AUC分别为0.759、0.703、0.769、0.756,联合预测的AUC为0.914。2种模型 预测的一致性较好,联合预测模型 在训练集和验证集中的准确性分别为83.98%、86.36%,均高于单项指标预测模型 。决策曲线分析显示,训练集和验证集的阈值概率分别为11%~48%和13%~45%,此时对老年脑卒中患者进行临床干预后可能受益最大。结论TG、LDL-C、Cys C以及SAA是老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的独立危险 因素,基于血清代谢指标建立的联合决策曲线预测模型 具有较高的预测效能。关键词：卒中 认知功能障碍 比例危险度模型 LOGISTIC模型 决策支持技术
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