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基于决策树算法构建多发性骨髓瘤患者硼替佐米治疗后预后风险预测模型
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作者 蒋涛 罗源 +1 位作者 王欢 李慧 《中国实验血液学杂志》 北大核心 2025年第5期1386-1391,共6页
目的:探讨多发性骨髓瘤(MM)患者硼替佐米治疗后预后的影响因素,并基于影响因素构建决策树风险预测模型。方法:选取2019年1月至2022年6月简阳市人民医院收治的170例MM患者为研究对象,根据硼替佐米治疗后预后情况分为预后不良组和预后良... 目的:探讨多发性骨髓瘤(MM)患者硼替佐米治疗后预后的影响因素,并基于影响因素构建决策树风险预测模型。方法:选取2019年1月至2022年6月简阳市人民医院收治的170例MM患者为研究对象,根据硼替佐米治疗后预后情况分为预后不良组和预后良好组。分析所选患者的临床资料,采用单因素和Logistic回归分析筛选影响因素,SPSS Modeler软件构建决策树预测模型,并分析决策树风险预测模型的诊断效能。结果:170例MM患者经硼替佐米为基础的化疗方案治疗后预后不良发生率为21.18%。Kappa轻链水平≥19.4 mg/L、血小板数≤100×10^(9)/L、同型半胱氨酸>22μmol/L、血肌酐≥176μmol/L、乳酸脱氢酶≥300 U/L、血清铁蛋白>500 mg/L、β_(2)^(-)微球蛋白>6μg/L是预后不良的独立危险因素(均P<0.05)。决策树模型选出了7个解释变量(Kappa轻链水平、乳酸脱氢酶、血小板数、血清铁蛋白、β_(2)^(-)微球蛋白、血肌酐、同型半胱氨酸)作为模型的节点,其中Kappa轻链水平是最重要的预测因子。此外,决策树模型与Logistic回归模型的ROC曲线下面积(AUC)值分别为0.895、0.881,决策树模型的预测效能优于Logistic回归模型(Z=3.325,P=0.005)。结论:决策树模型对预测MM患者硼替佐米治疗后的预后有较高的价值,可从不同层面筛选影响预后不良的高危因素,为临床医护人员对高危MM患者采取预防性治疗提供参考。 展开更多
关键词 多发性骨髓瘤 硼替佐米 预后 决策树模型
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