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营养控制状态评分联合预后营养指数评估老年结直肠癌患者合并贫血风险的临床应用价值
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作者 王翠翠 乔万通 +3 位作者 姚俊英 李倩 高维鸽 范旻 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第17期2696-2704,共9页
目的 探讨营养控制状态评分(controlling nutritional status,CONUT)联合预后营养指数(prognostic nutritional index,PNI)在老年结直肠癌患者贫血风险评估中的临床应用价值,构建贫血风险预测模型。方法 回顾性收集2018年7月至2025年3... 目的 探讨营养控制状态评分(controlling nutritional status,CONUT)联合预后营养指数(prognostic nutritional index,PNI)在老年结直肠癌患者贫血风险评估中的临床应用价值,构建贫血风险预测模型。方法 回顾性收集2018年7月至2025年3月在新疆维吾尔自治区人民医院就诊的661例老年结直肠癌患者临床资料,依据是否合并贫血分组,并按7∶3比例随机分为训练集和验证集。采用XGBoost算法构建贫血风险预测模型,通过ROC曲线、SHAP值可视化等方法评估模型判别能力与可解释性。结果 贫血组患者占比38.9%(257/661)。与对照组相比,贫血组患者PNI和白蛋白水平显著降低,CONUT评分和尿素氮水平显著升高,肿瘤最大径≥5 cm、低分化组织分级、Ⅲ—Ⅳ期TNM分期患者比例更高(P<0.05)。XGBoost模型判别能力良好,AUC为0.897(95%CI:0.868~0.925)。SHAP值分析显示PNI、CONUT评分、白蛋白、尿素氮、TNM分期、组织分级、肿瘤最大径为模型主要贡献变量,其中PNI和白蛋白为保护因素,CONUT评分、尿素氮及肿瘤相关指标为危险因素。结论 PNI、CONUT评分等营养指标及肿瘤特征可用于预测老年结直肠癌患者贫血风险。基于XGBoost构建的模型具备较高判别能力和良好解释性,有助于临床早期筛查高风险患者,指导个体化营养干预和贫血管理。 展开更多
关键词 结直肠癌 贫血 预后营养指数 营养控制状态评分 XGBoost 机器学习 预测模型
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