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目的 分析农村地区大肠癌发病因素,并构建列线图预测模型.方法 选择2019年1月至2022年3月南充市8个乡镇的186例大肠癌新发病例为病例组,以性别、年龄±5岁进行1:1配对选择同期行大肠癌筛查的同一乡镇健康村民186例为对照组.采取面对面问卷调查收集可能引起大肠癌发病的因素,比较两组上述各因素,并采用多因素logistic回归筛选出独立性影响因素.根据多因素分析结果构建列线图模型,并进行内部验证.结果 单因素分析基础上行逐步多因素二元logistic回归分析结果显示,有吸烟史、有饮酒史、有肠道息肉史、便潜血阳性、红肉摄入≥100 g/d为农村地区大肠癌发病的危险因素,豆类摄入情况≥250克/周为保护性因素(P<0.05).根据多因素分析结果构建列线图模型,以ROC分析法评估列线图模型的预测价值,曲线下面积0.96,95%CI为(0.94,0.98)(P<0.05);再以Bootstrap法对列线图进行内部验证,以原始数据重复抽样1000次,结果显示,平均绝对误差为0.004,模型表现与理想模型基本拟合.结论 农村地区大肠癌的发生主要受吸烟史、饮酒史、便潜血结果等因素的影响,本研究构建的列线图模型对于农村地区大肠癌的发病预测准确度与区分度均较高.

作者:彭斌;伊纪瑛;杜励;斯雪娇;陈刚

来源:安徽医药 2024 年 28卷 2期

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作者:
彭斌;伊纪瑛;杜励;斯雪娇;陈刚
来源:
安徽医药 2024 年 28卷 2期
标签:
结直肠肿瘤 农村 危险因素 多因素分析 列线图 Colorectal neoplasms Rural area Risk factors Multivariate analysis Nomogram
目的 分析农村地区大肠癌发病因素,并构建列线图预测模型.方法 选择2019年1月至2022年3月南充市8个乡镇的186例大肠癌新发病例为病例组,以性别、年龄±5岁进行1:1配对选择同期行大肠癌筛查的同一乡镇健康村民186例为对照组.采取面对面问卷调查收集可能引起大肠癌发病的因素,比较两组上述各因素,并采用多因素logistic回归筛选出独立性影响因素.根据多因素分析结果构建列线图模型,并进行内部验证.结果 单因素分析基础上行逐步多因素二元logistic回归分析结果显示,有吸烟史、有饮酒史、有肠道息肉史、便潜血阳性、红肉摄入≥100 g/d为农村地区大肠癌发病的危险因素,豆类摄入情况≥250克/周为保护性因素(P<0.05).根据多因素分析结果构建列线图模型,以ROC分析法评估列线图模型的预测价值,曲线下面积0.96,95%CI为(0.94,0.98)(P<0.05);再以Bootstrap法对列线图进行内部验证,以原始数据重复抽样1000次,结果显示,平均绝对误差为0.004,模型表现与理想模型基本拟合.结论 农村地区大肠癌的发生主要受吸烟史、饮酒史、便潜血结果等因素的影响,本研究构建的列线图模型对于农村地区大肠癌的发病预测准确度与区分度均较高.

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