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非小细胞肺癌患者术后静脉血栓风险预测模型的构建及验证
1
作者
陈春雨
顾江魁
+1 位作者
周静
葛圣林
《中国肿瘤临床》
北大核心
2025年第7期338-344,共7页
目的:探索非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者术后静脉血栓栓塞(venous thromboembolism,VTE)的风险因素,并构建一种特定的列线图模型实现对VTE高危个体的精准预测。方法:选择2019年6月至2023年12月于安徽医科大学第...
目的:探索非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者术后静脉血栓栓塞(venous thromboembolism,VTE)的风险因素,并构建一种特定的列线图模型实现对VTE高危个体的精准预测。方法:选择2019年6月至2023年12月于安徽医科大学第一附属医院接受根治性手术切除的472例NSCLC患者作为研究对象,并按照7∶3的比例将患者随机分为建模组(n=332)与内部验证组(n=140),另随机选择安徽医科大学附属阜阳医院同期收治200例NSCLC患者作为外部验证组。为了分析术后VTE的风险因素,将建模组患者进一步分为VTE组(n=58)与非VTE组(n=274),比较2组患者的一般资料、临床病理特征及实验室检查。多变量Logistic回归分析用于确定VTE的独立风险因素,并构建预测VTE风险的列线图模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线与校准曲线评价模型的预测能力。结果:NSCLC患者术后VTE发生率为16.9%,与非VTE组患者相比,VTE患者年龄更大(P=0.006),肿瘤TNM分期更晚(P<0.001),血管侵犯发生率更高(P=0.001),手术时间更长(P=0.033)。此外,两组患者的术前活化部分凝血活酶时间(APTT)(P=0.003)、D-二聚体(P<0.001)以及血清癌胚抗原(CEA)水平(P=0.029)亦存在显著性差异。多因素分析显示年龄、TNM分期、手术时间以及术前D-二聚体是NSCLC患者VTE的独立风险因素。ROC曲线显示建模组、内部验证组、外部验证组的曲线下面积(area under curve,AUC)值分别为0.836、0.871、0.864。校准曲线表明模型的预测风险与实际发生风险之间具有高度一致性。结论:基于年龄、TNM分期、手术时间和术前D-二聚体的列线图模型对NSCLC术后VTE风险个体具有良好识别能力,是一项有价值风险评估工具。
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关键词
非小细胞肺癌
静脉血栓栓塞
风险
预测
列线图模型
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题名
非小细胞肺癌患者术后静脉血栓风险预测模型的构建及验证
1
作者
陈春雨
顾江魁
周静
葛圣林
机构
安徽医科大学
第一
附属
医院
心
胸
外科
安徽医科大学
附属
阜阳
医院
胸
外科
安徽医科大学附属阜阳市人民医院胸外科
出处
《中国肿瘤临床》
北大核心
2025年第7期338-344,共7页
基金
安徽省高校科学研究重大项目(编号:2023AH040084)资助。
文摘
目的:探索非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者术后静脉血栓栓塞(venous thromboembolism,VTE)的风险因素,并构建一种特定的列线图模型实现对VTE高危个体的精准预测。方法:选择2019年6月至2023年12月于安徽医科大学第一附属医院接受根治性手术切除的472例NSCLC患者作为研究对象,并按照7∶3的比例将患者随机分为建模组(n=332)与内部验证组(n=140),另随机选择安徽医科大学附属阜阳医院同期收治200例NSCLC患者作为外部验证组。为了分析术后VTE的风险因素,将建模组患者进一步分为VTE组(n=58)与非VTE组(n=274),比较2组患者的一般资料、临床病理特征及实验室检查。多变量Logistic回归分析用于确定VTE的独立风险因素,并构建预测VTE风险的列线图模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线与校准曲线评价模型的预测能力。结果:NSCLC患者术后VTE发生率为16.9%,与非VTE组患者相比,VTE患者年龄更大(P=0.006),肿瘤TNM分期更晚(P<0.001),血管侵犯发生率更高(P=0.001),手术时间更长(P=0.033)。此外,两组患者的术前活化部分凝血活酶时间(APTT)(P=0.003)、D-二聚体(P<0.001)以及血清癌胚抗原(CEA)水平(P=0.029)亦存在显著性差异。多因素分析显示年龄、TNM分期、手术时间以及术前D-二聚体是NSCLC患者VTE的独立风险因素。ROC曲线显示建模组、内部验证组、外部验证组的曲线下面积(area under curve,AUC)值分别为0.836、0.871、0.864。校准曲线表明模型的预测风险与实际发生风险之间具有高度一致性。结论:基于年龄、TNM分期、手术时间和术前D-二聚体的列线图模型对NSCLC术后VTE风险个体具有良好识别能力,是一项有价值风险评估工具。
关键词
非小细胞肺癌
静脉血栓栓塞
风险
预测
列线图模型
Keywords
non-small cell lung cancer(NSCLC)
venous thromboembolism(VTE)
risk
prediction
nomogram model
分类号
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非小细胞肺癌患者术后静脉血栓风险预测模型的构建及验证
陈春雨
顾江魁
周静
葛圣林
《中国肿瘤临床》
北大核心
2025
0
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