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目的 通过分析结直肠腺瘤性息肉发生的危险因素,构建列线图模型来个体化预测结直肠腺瘤性息肉发生风险,并对模型进行验证.方法 回顾性收集 2020 年 1 月至 2022 年 9 月于新乡医学院第三附属医院行结肠镜检查患者的临床资料,按 7∶3 比例随机将研究对象分为训练集和验证集.采用单因素及多因素 Logistic回归分析筛选出结直肠腺瘤性息肉发生的危险因素,并使用 R软件构建结直肠腺瘤性息肉发生风险的列线图模型.运用验证集对模型进行内部验证.分别通过 ROC 曲线、Calibration校准曲线、决策曲线分析来评价模型的区分度、校准度及临床实用性.结果 共有 513 例患者纳入分析,其中训练集 347 例(男 225 例,女 122 例),验证集 166 例(男 115 例,女 51 例),年龄分别为(58.13±10.39)岁和(56.70±11.10)岁.回归分析显示,年龄、BMI、吸烟、脂肪肝、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)与结直肠腺瘤性息肉发生有关.该模型的训练集和验证集的 AUC 分别为0.772(95

作者:张旭航;路德荣

来源:胃肠病学和肝病学杂志 2024 年 33卷 1期

知识库介绍

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作者:
张旭航;路德荣
来源:
胃肠病学和肝病学杂志 2024 年 33卷 1期
标签:
肠息肉 腺瘤性息肉 列线图 预测模型 危险因素 Intestinal polyps Adenomatous polyps Nomogram Prediction model Risk factors
目的 通过分析结直肠腺瘤性息肉发生的危险因素,构建列线图模型来个体化预测结直肠腺瘤性息肉发生风险,并对模型进行验证.方法 回顾性收集 2020 年 1 月至 2022 年 9 月于新乡医学院第三附属医院行结肠镜检查患者的临床资料,按 7∶3 比例随机将研究对象分为训练集和验证集.采用单因素及多因素 Logistic回归分析筛选出结直肠腺瘤性息肉发生的危险因素,并使用 R软件构建结直肠腺瘤性息肉发生风险的列线图模型.运用验证集对模型进行内部验证.分别通过 ROC 曲线、Calibration校准曲线、决策曲线分析来评价模型的区分度、校准度及临床实用性.结果 共有 513 例患者纳入分析,其中训练集 347 例(男 225 例,女 122 例),验证集 166 例(男 115 例,女 51 例),年龄分别为(58.13±10.39)岁和(56.70±11.10)岁.回归分析显示,年龄、BMI、吸烟、脂肪肝、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)与结直肠腺瘤性息肉发生有关.该模型的训练集和验证集的 AUC 分别为0.772(95

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