基于常规检验指标构建区分结直肠腺瘤与结直肠癌的预测模型

作     者：林俊生 应紫灵 黄政渊 祝先进 曹颖平 卢娉霞 LIN Junsheng;YING Ziling;HUANG Zhengyuan;ZHU Xianjin;CAO Yingping;LU Pingxia

作者机构：福建医科大学附属协和医院检验科福州350001 福建医科大学医学技术与工程学院医学检验系福州350122 福建医科大学附属协和医院急诊外科福州350001 

出 版 物：《肿瘤防治研究》 (Cancer Research on Prevention and Treatment)

年 卷 期：2024年第51卷第5期

页      面：353-360页

学科分类：1002[医学-临床医学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：福建省科技创新联合资金项目(2020Y9088) 

主　　题：结直肠腺瘤 结直肠癌 预测模型 列线图 

摘      要：目的回顾性分析结直肠腺瘤(CRA)患者与结直肠癌(CRC)患者的常规检验指标并建立预测模型。方法选取580例诊断为CRA患者117例和CRC患者463例,按照7∶3随机分为训练集406例、验证集174例。采用Logistic回归法建立模型,并绘制列线图。分别采用受试者工作特征曲线(ROC)、校准图、临床决策曲线(DCA)评估预测模型的区分度、校准度和临床应用的有效性。结果单因素Logistic回归分析初步筛选出13个候选变量,包括年龄、大便隐血试验(FOBT)、纤维蛋白原(FIB)、凝血酶时间(TT)、白蛋白(ALB)、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞计数(NEUT#)、红细胞比积(HCT)、平均血红蛋白含量(MCH)、红细胞体积分布宽度(RDW)、血小板计数(PLT)、平均血小板体积(MPV)、活化部分凝血活酶时间(APTT)。多因素Logistic回归显示MPV、FIB、ALB、FOBT、TT以及HCT是CRA患者患CRC的危险因素(P0.05)。构建预测模型,训练集和验证集发生CRC的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.915和0.836。校准曲线显示,模型预测准确率较高,校正能力良好。DCA结果显示,当阈值概率为55%~95%时,训练集与验证集的净收益均大于2个极端模型,即临床有益。结论本研究构建的预测模型具有较好的区分度、校准度和临床应用的有效性,可作为区分CRA和CRC患者的辅助工具。