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目的 探究肺癌放化疗后患者发生肺部感染的影响因素,并构建其风险预测列线图模型.方法 研究对象为2019年5月—2022年10月南京医科大学附属江宁医院收治的198例肺癌且接受放化疗治疗的患者,根据放化疗期间有无发生肺部感染病例分为感染组73例和非感染组125例.采用LASSO回归分析筛选潜在影响因素;采用Logistic回归分析探究患者发生肺部感染的影响因素;列线图模型采用R 4.2.6语言"rms"包构建,并通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线评价模型的区分度、校准度及有效性.结果 采用LASSO回归模型筛选出潜在的影响因素,糖尿病病史、血白蛋白(ALB)、血红蛋白(HGB)、化疗周期>4次、放化疗药物>2种、中性粒细胞和淋巴细胞比值(NLR)、血小板和淋巴细胞比值(PLR)、使用抗菌药物、肺不张、肿瘤患者功能状态评分<80分,多因素Logistic回归分析结果显示,ALB、HGB、化疗周期>4次、使用抗菌药物、NLR、PLR是肺癌放化疗患者发生肺部感染的影响因素(P<0.05).基于6个影响因素构建列线图模型,ROC曲线显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.904(95%CI:0.865~0.997),一致性指数为0.963;模型的校准曲线与理想曲线接近;决策曲线提示,当该模型预测的概率为0.381~0.922时,模型预测价值较优越.结论 肺癌放化疗患者发

作者:付金平;陈惠;赵洁;晋发;张文君;张秀伟

来源:中华医院感染学杂志 2024 年 34卷 8期

知识库介绍

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作者:
付金平;陈惠;赵洁;晋发;张文君;张秀伟
来源:
中华医院感染学杂志 2024 年 34卷 8期
标签:
肺癌放化疗 肺部感染 影响因素 Logistic回归分析 列线图模型 Chemoradiotherapy for lung cancer Pulmonary infection Influencing factor Logistic regression anal-ysis Nomograph model
目的 探究肺癌放化疗后患者发生肺部感染的影响因素,并构建其风险预测列线图模型.方法 研究对象为2019年5月—2022年10月南京医科大学附属江宁医院收治的198例肺癌且接受放化疗治疗的患者,根据放化疗期间有无发生肺部感染病例分为感染组73例和非感染组125例.采用LASSO回归分析筛选潜在影响因素;采用Logistic回归分析探究患者发生肺部感染的影响因素;列线图模型采用R 4.2.6语言"rms"包构建,并通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线评价模型的区分度、校准度及有效性.结果 采用LASSO回归模型筛选出潜在的影响因素,糖尿病病史、血白蛋白(ALB)、血红蛋白(HGB)、化疗周期>4次、放化疗药物>2种、中性粒细胞和淋巴细胞比值(NLR)、血小板和淋巴细胞比值(PLR)、使用抗菌药物、肺不张、肿瘤患者功能状态评分<80分,多因素Logistic回归分析结果显示,ALB、HGB、化疗周期>4次、使用抗菌药物、NLR、PLR是肺癌放化疗患者发生肺部感染的影响因素(P<0.05).基于6个影响因素构建列线图模型,ROC曲线显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.904(95%CI:0.865~0.997),一致性指数为0.963;模型的校准曲线与理想曲线接近;决策曲线提示,当该模型预测的概率为0.381~0.922时,模型预测价值较优越.结论 肺癌放化疗患者发

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