摘要: 目的 分析消化道肿瘤化疗患者发生营养不良的危险因素,构建风险预测模型并对预测模型的预测效果进 行验证。方法 通过回顾性病例方法收集 2022 年 1 月至 2022 年 12 月入住云南省癌症中心的消化道肿瘤化疗患者 675 例,按 1:0.6的比例通过Excel表格随机数字表的方法随机分为建模组(422例)和验证组(253例),统计建模组中出现营养不良的患者, 通过单因素分析和 Logistic 回归分析对各风险因素进行分析,建立风险预测模型,并根据各危险因素的 β 值及其变量类型建立 消化道肿瘤化疗患者营养不良发生风险的预测模型,验证组采用 Hosmer-Lemeshow 与 ROC 曲线分别检验预测模型的拟合优度 及预测效果。结果 422 例建模组患者中共有 156 例(占 36.97%)患者发生营养不良,单因素分析结果显示居住地、Karnofsky 日常体能状态评估(Karnofsky performance status,KPS)评分、高血压史、辅助放疗、骨髓抑制、消化道反应、疼痛情况、使 用镇痛药、血红蛋白低下、前白蛋白低下、总蛋白缺乏、肝功能损伤为消化道肿瘤化疗患者发生营养不良的危险因素(均 P < 0.05)。多因素 Logistic 回归分析结果显示 KPS 评分、辅助放疗、消化道反应、使用镇痛药、血红蛋白低下、前白蛋白低下、 总蛋白缺乏、肝功能损伤为消化道肿瘤化疗患者营养不良发生的 8 项危险因素(均 P < 0.05),根据多因素分析结果构建风险 预测模型,构建的预测模型风险评分系统得分为 0 ~ 25 分,以 Hosmer-Lemeshow 与 ROC 曲线分别检验预测模型的拟合优度及 预测效果,结果显示。Hosmer-Lemeshow 检验 χ 2 =3.5,P=0.835,ROC 曲线下面积为 0.799,95% CI 为(0.744,0.854),在评 分达到 10 分时,敏感度和特异度分别为 62.9%和 83.8%,约登指数最大,为 0.462。结论 该研究构建的风险预测模型具有较 高的预测能力及预测价值,临床上可为医护人员筛查消化道肿瘤化疗患者的营养不良风险提供借鉴。
摘要:目的 分析消化道肿瘤化疗患者发生营养不良的危险因素,构建风险预测模型并对预测模型的预测效果进 行验证。方法 通过回顾性病例方法收集 2022 年 1 月至 2022 年 12 月入住云南省癌症中心的消化道肿瘤化疗患者 675 例,按 1:0.6的比例通过Excel表格随机数字表的方法随机分为建模组(422例)和验证组(253例),统计建模组中出现营养不良的患者, 通过单因素分析和 Logistic 回归分析对各风险因素进行分析,建立风险预测模型,并根据各危险因素的 β 值及其变量类型建立 消化道肿瘤化疗患者营养不良发生风险的预测模型,验证组采用 Hosmer-Lemeshow 与 ROC 曲线分别检验预测模型的拟合优度 及预测效果。结果 422 例建模组患者中共有 156 例(占 36.97%)患者发生营养不良,单因素分析结果显示居住地、Karnofsky 日常体能状态评估(Karnofsky performance status,KPS)评分、高血压史、辅助放疗、骨髓抑制、消化道反应、疼痛情况、使 用镇痛药、血红蛋白低下、前白蛋白低下、总蛋白缺乏、肝功能损伤为消化道肿瘤化疗患者发生营养不良的危险因素(均 P < 0.05)。多因素 Logistic 回归分析结果显示 KPS 评分、辅助放疗、消化道反应、使用镇痛药、血红蛋白低下、前白蛋白低下、 总蛋白缺乏、肝功能损伤为消化道肿瘤化疗患者营养不良发生的 8 项危险因素(均 P < 0.05),根据多因素分析结果构建风险 预测模型,构建的预测模型风险评分系统得分为 0 ~ 25 分,以 Hosmer-Lemeshow 与 ROC 曲线分别检验预测模型的拟合优度及 预测效果,结果显示。Hosmer-Lemeshow 检验 χ 2 =3.5,P=0.835,ROC 曲线下面积为 0.799,95% CI 为(0.744,0.854),在评 分达到 10 分时,敏感度和特异度分别为 62.9%和 83.8%,约登指数最大,为 0.462。结论 该研究构建的风险预测模型具有较 高的预测能力及预测价值,临床上可为医护人员筛查消化道肿瘤化疗患者的营养不良风险提供借鉴。
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