目的 构建预测剖宫产产后出血(postpartum hemorrhage,PPH)患者并发感染风险Nomogram模型.方法 选取2021年9月至2023年9月上海交通大学医学院附属第六人民医院收治的222例行剖宫产PPH患者,根据是否感染分为剖宫产PPH感染患者(感染组,111例)和剖宫产PPH未感染患者(未感染组,111例).统计两组临床资料、不同时间点血常规指标[白细胞、C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、中性粒细胞],分析血常规指标与患者并发感染的相关性;Lasso-Logistic回归分析患者并发感染的影响因素,构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型.风险能力指数(C-index)、ROC曲线、校正曲线对该模型进行检验与评价.结果 感染组年龄≥35岁、前置胎盘、胎膜早破患者占比高于未感染组(P＜0.05);感染组分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞高于分娩前,且高于未感染组(P＜0.05);分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞与患者并发感染呈正相关(P＜0.05),其中分娩后1 d白细胞、中性粒细胞及分娩后3 d的CRP与患者并发感染的相关性更强.Lasso-Logistic回归结果显示,前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP与剖宫产PPH患者并发感染显著相关(P＜0.05);基于以上因素构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型,C-index显示该模型具有较好区分度,ROC曲线显示灵敏度为91.89％,特异度为81.98％,校准曲线与理想曲线拟合良好.结论 剖宫产PPH患者并发感染的影响因素为前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP,基于以上因素构建的并发感染风险预测Nomogram模型具有良好区分度和预测价值.

目的:采用Lasso-Logistic回归分析肝癌患者术后营养不良的影响因素,并进行列线图预测模型构建,为肝癌患者术后营养状况调整提供参考.方法:选取2021年1月至2023年6月本院收治的460例肝癌手术患者,按照7:3分为训练队列和验证队列,根据患者主观整体评定量表评判患者术后营养状态,分为营养正常组和营养不良组,采用Lasso-Logistic回归分析其影响因素并构建列线图预测模型.结果:训练队列与验证队列一般临床资料比较差异均无统计学意义(P＞0.05).Lasso-Logistic回归分析显示,年龄、术前体质量指数(BMI)、术前营养风险筛查评分(NRS2002)、贫血、糖尿病、肿瘤分期、白蛋白(ALB)、胰高血糖素样肽-1(GLP-1)、总胆汁酸(TBA)、甘胆酸(CG)均是训练队列中肝癌患者术后营养不良的独立影响因素(P＜0.05).ROC曲线显示,肝癌患者术后营养不良的列线图预测模型在训练队列、验证队列中预测的曲线下面积分别为0.873、0.902;校准曲线显示,该列线图模型在训练队列、验证队列中预测肝癌患者术后营养不良风险与实际风险状况基本一致.结论:构建的列线图模型对肝癌患者术后营养不良预测价值较高,且有良好预测效用,但需要进一步的验证评估.

目的 探究老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后影响因素并构建预测模型.方法 回顾性纳入宁夏医科大学总医院2020年10月至2022年10月老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者的临床资料,通过随机数字表法按7∶3比例分为建模人群和验证人群,并比较两人群的临床资料有无可比性.根据入院30 d结局分为生存组和死亡组,通过LASSO回归、多因素Logistic回归分析筛选出老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后的独立危险因素,使用R软件构建列线图预测模型.采用受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分别在建模人群和验证人群中对列线图预测模型进行验证以判断其区分度、校准度和临床实用性.结果 共纳入472例患者,建模与验证人群分别为331例、141例,建模人群与验证人群间临床资料具有可比性.LASSO回归、多因素Logistic回归分析显示肺炎严重程度(pneumonia severity index,PSI)评分及序贯器官衰竭(sequential organ failure assessment,SOFA)评分是老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后的独立危险因素.建模人群预测模型的AUC为0.984(95％CI:0.975～0.994),验证人群预测模型的AUC为0.961(95％CI:0.926～0.996).列线图预测模型在建模人群和验证人群中均具有良好的区分度、校准度和临床实用性.结论 本研究建立的列线图预测模型对老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后的早期识别和风险有较高的准确性,能够为临床医生制定个性化干预措施提供指导.

目的:基于育龄期子宫内膜异位症(EMS)临床特征构建不孕风险的预测模型,为临床防治EMS所致不孕症提供指导信息.方法:选取2021年7月—2023年7月育龄期EMS患者200例,根据是否继发不孕分为不孕组(92例)与对照组(108例).收集临床特征资料,筛选育龄期EMS不孕风险的独立预测因子,构建预测模型.结果:两组年龄、经期、病程、病变位置、r-AFS分期、子宫内膜异位症生育指数(EFI)评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄差异有统计学意义(P＜0.05);lasso回归分析初步筛选出了年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄等8个因素;logistic回归分析显示,年龄大(OR=4.828,95％CI 1.629～14.312)、病程长(OR=3.909,95％CI 1.405～10.873)、r-AFS 分期高(OR=6.983,95％CI 2.386～20.439)、合并妇科炎症(OR=4.212,95％CI 1.774～15.675)、黄体功能障碍(OR=6.127,95％CI 2.051～18.306)、高泌乳素血症(OR=5.896,95％CI 2.140～16.245)、宫颈狭窄(OR=4.952,95％CI 1.813～13.528)是育龄期EMS不孕风险的独立危险因素,EFI评分增加(OR=0.526,95％CI 0.316～0.877)是育龄期EMS不孕风险的独立保护因素(OR=0.526,95％CI 0.316～0.877);ROC曲线分析,年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄预测育龄期EMS不孕风险的AUC均在0.6以上;根据以上独立因素构建预测模型,拟合度较好,校准度为0.854,一致性指数为0.906,且ROC曲线分析,该预测模型预测育龄期EMS不孕风险的AUC为0.932(95％CI 0.882～0.984),敏感度为93.5％,特异度为90.7％.结论:基于年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄构建育龄期EMS不孕风险的预测价值较为可靠,能为临床防治提供指导信息.

目的 采用XGBoost机器学习算法构建一个临床影像模型,预测肺结节病理浸润性,并在一个外部验证组中对模型进行泛化性验证.方法 回顾性纳入CT诊断为孤立性肺结节患者248例,分别提取肺结节区域和结节周围3mm、5mm区域的放射组学特征.经过从粗到细的特征选择后,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法计算Radscore.采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选与肺结节浸润性相关的临床放射学因素.然后,利用Logistic和XGBoost算法构建临床-放射组学联合模型,在一个独立的外部验证组(n=147)中评估模型的泛化性能.结果 综合Radscore、CT值、肺结节长度、月牙征的临床放射学XGBoost联合模型对肺结节浸润性的预测效果优于放射组学模型、临床放射学Logistic联合模型,在训练队列中的曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.848～0.927),在外部验证组中曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.823～0.942).结论 我们采用XGBoost机器学习算法构建了一种预测肺结节浸润性的临床放射学模型,结果显示出令人满意的预测效能,并在一个独立外部验证组中得到了良好的泛化性验证,可以帮助临床医生指导肺结节的诊疗并制定评估策略.

目的 通过探讨重症监护室(intensive care unit,ICU)机械通气重症肺炎患者多重耐药菌(multi-drug resistant organisms,MDROs)感染的危险因素,构建ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的列线图模型.方法 选取2019年5月至2022年11月收入合肥市第三人民医院ICU的240例机械通气重症肺炎患者作为研究对象,根据MDROs感染情况分为MDROs感染组和无MDROs感染组.采用Lasso分析筛选ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的预测因素,采用Logistic回归筛选ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的危险因素,采用R软件构建ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的列线图模型,并对ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的列线图模型进行内部验证.结果 240例ICU机械通气重症肺炎患者中有94例发生MDROs感染,MDROs感染的发生率为39.17％.Logistic回归分析结果显示,糖尿病、低蛋白血症、意识障碍、院内获得性肺炎等是ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的危险因素(P均<0.05).ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的列线图模型校正曲线的预测值与实际值的一致性良好;模型的受试者工作曲线下面积为0.721(95％置信区间:0.653～0.790);决策曲线显示阈值概率是19％～100％时,列线图预测ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的净获益值较高.结论 本研究构建的ICU机械通气重症肺炎患者MDROs感染的列线图模型的准确性及临床应用价值较高.

目的 基于LASSO-logistic回归筛选脑出血(intracerebral hemorrhage,ICH)患者术后下肢静脉血栓发生的危险因素并构建临床预测模型.方法 选取2023年2月至2024年 4月北部战区总医院收治的768例自发性脑出血患者,根据1∶1比例随机分为训练集和验证集.在训练集病例中通过Lasso回归和单因素logistic回归筛选导致脑出血术后静脉血栓形成的可疑危险因素,通过多因素逐步logistic回归确定独立危险因素并构建模型.绘制列线图进行可视化展示,计算受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线下面积、绘制校准图对构建的模型进行评估,通过临床决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型临床应用价值.结果 ICH后静脉血栓的发生与年龄、糖尿病、格拉斯哥昏迷量表(Glasgow Coma Scale,GCS)评分、血液纤维蛋白原含量相关(P<0.05),与血压、性别、饮酒、吸烟、和手术方式无关(P>0.05).模型的ROC曲线下面积为0.840(95%CI:0.773-0.907).校准曲线一致性良好、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=9.596(P=0.384),表明该模型具有良好的区分度和校准度.DCA中,阈值概率在0.02和0.80之间预测模型具有良好的净获益.结论 高龄(>60岁)、糖尿病、GCS评分低、血液中纤维蛋白原含量(>4 g/L)为自发性脑出血术后下肢静脉血栓发生的独立影响因素,依此构建的预测模型具有良好临床应用价值.

目的探讨酰胺质子转移加权成像(amide proton transfer weighted imaging,APTw)的影像组学术前预测宫颈癌淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的价值.材料与方法回顾性分析经手术病理证实的宫颈癌患者病例及影像资料66例.所有患者均行盆腔3.0 T MRI检查,包括轴位T2WI、矢状位T2WI、动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)和3D-APTw序列扫描.在APTw-T2WI融合图像上对肿瘤实质区域进行感兴趣区(region of interest,ROI)勾画并记录APT值.在APT重建图像上进行肿瘤病灶分割并提取影像组学特征.采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)选取观察者内和观察者间复测信度好的影像组学特征(ICC>0.900).采用递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征降维和筛选.基于logistic回归分类器构建临床模型、APTw影像组学模型和联合组学模型.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的诊断效能和临床价值,采用DeLong检验比较不同模型的预测效能.结果在训练集中,APTw影像组学模型预测宫颈癌LVSI的效能高于临床模型(AUC=0.826 vs.0.675),差异有统计学意义(DeLong检验P<0.05).联合组学模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.838和0.825.DeLong检验结果显示,联合组学模型在训练集中术前评估LVSI的效能显著高于临床模型和APTw影像组学模型(P均<0.05).决策曲线显示APTw影像组学模型和联合组学模型在训练集和测试集中均具有较高的临床价值.结论基于APTw的影像组学模型在术前预测宫颈癌LVSI方面具有较高的潜力,联合临床因素能进一步提高预测效能,有望为宫颈癌患者的个体化治疗和预后评估提供重要的支持.

目的探讨基于T2WI影像组学列线图鉴别诊断卵巢成人型颗粒细胞瘤与扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)高信号纤维-卵泡膜细胞肿瘤的效能.材料与方法回顾性收集北京大学第三医院2019年1月至2023年10月经手术病理确诊的卵巢成人型颗粒细胞瘤29例和DWI呈高信号的纤维-卵泡膜细胞肿瘤61例.所有肿瘤按7:3的比例随机分为训练集和验证集.应用单因素分析和多因素logistic回归筛选出临床和常规MRI征象,建立临床模型.基于T2WI提取影像组学特征,应用K最佳和最小绝对收缩和选择算法进行特征筛选,构建影像组学模型并计算影像组学评分(radiomics score,Rad-score).联合临床模型和Rad-score构建列线图模型.应用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)分析各模型诊断效能,应用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型的临床价值.结果经logistic回归分析,将"蜂窝样"小囊变[比值比(odds ratio,OR)值=0.20,95％置信区间(confidence interval,CI)=0.05～0.79,P=0.022]和肿瘤内出血(OR值=0.16,95％CI=0.03～0.98,P=0.048)用于构建临床模型.基于T2WI筛选保留了9个组学特征用于构建影像组学模型.由"蜂窝样"小囊变、肿瘤内出血和Rad-score构建列线图模型.影像组学模型和列线图模型的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)均高于临床模型(训练集:0.983 vs.0.742,Z=?4.058,P<0.001;0.969 vs.0.742,Z=?3.817,P<0.001.验证集:0.858 vs.0.731,Z=?1.388,P=0.165;0.883 vs.0.731,Z=?1.612,P=0.107),列线图和影像组学模型的AUC差异无统计学意义(训练集:Z=?1.040,P=0.298;验证集:Z=0.822,P=0.411).DCA显示列线图和影像组学模型明显优于临床模型.结论本研究所构建的基于T2WI的影像组学模型和列线图模型能有效鉴别卵巢颗粒细胞瘤和DWI高信号纤维-卵泡膜细胞肿瘤,且效能优于基于常规MRI征象的临床模型.

目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征,结合临床变量构建模型,预测局部晚期宫颈鳞癌(locally advanced cervical squamous cell carcinoma,LACSCC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NACT)后淋巴结转移状况.材料与方法回顾性分析两个中心2013年1月至2022年2月的265例接受NACT并行根治性子宫切除术的LACSCC患者病例及影像,中心1的数据用于模型训练,中心2的数据用于模型验证.所有患者NACT治疗前行盆腔MRI检查.于矢状位T2加权成像(sagittal T2-weighted imaging,Sag_T2WI)、轴位弥散加权成像(axial diffusion-weighted imaging,Ax_DWI)和延迟期矢状位对比增强T1加权成像(sagittal T1-weighted contrast-enhanced imaging,Sag_T1C)勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI)并提取影像组学特征.通过K最佳(K-Best)及最小绝对值收缩与选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)降维并筛选出与淋巴结转移强相关影像组学特征.基于每个序列筛选后的组学特征构建三个单序列模型,在所有特征间作相关性分析,排除高度相关的组学特征,并对临床变量进行多变量回归分析,融合临床变量及筛选后的影像组学特征构建临床-影像组学的组合模型,比较模型间性能差异.利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的诊断性能及临床效能.结果Sag_T2WI、Ax_DWI、Sag_T1C三个序列分别筛选出6、3、7个与淋巴结转移高度相关的组学特征,其中2个形状特征和10个纹理特征被纳入组合模型.多因素logistic回归分析显示MRI评估的淋巴结状态是淋巴结转移的预测因素(P<0.05).与单序列模型相比,组合模型具有更好的预测能力,在训练集和验证集的诊断能力最高,ROC曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.848[95％(confidence interval,CI):0.785～0.912]、78.2％、74.4％和0.827(95％CI:0.737～0.917)、80.8％、69.4％.DCA显示如果风险阈值超过60％,则用组合模型预测LACSCC患者NACT后淋巴结状态可获得较大的临床效益.结论基于治疗前MRI,联合Sag_T2WI、Ax_DWI、Sag_T1C三个序列的组学特征及临床信息对LACSCC患者NACT后淋巴结转移具有较好的预测效能.