中医药干预胃癌术后恢复:逻辑回归模型构建

摘要

目的 构建基于逻辑回归算法的胃癌术后恢复预测模型,探索中医药干预对术后复发的影响,并筛选胃癌预后风险因素。方法 回顾性收集2019年1月1日至2025年3月12日山西医科大学第一医院408例胃癌患者的临床资料,将数据随机分为训练集(285例)和测试集(123例)。使用SPSS26进行统计分析,Rstudio2024.12.1版本进行数据建模,通过单因素和多因素Logistic回归筛选变量,并绘制森林图。将具有统计学意义的变量(P<0.05)纳入最终模型,进行列线图构建。采用似然比检验、Wald检验及Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估模型,使用Bootstrap法进行1 000次重复抽样验证,计算C指数并绘制校准图。最终通过外部验证集绘制ROC曲线及AUC值,结合决策曲线分析(DCA)评估模型的临床效益。通过K-M曲线进一步分析中医药干预的效果。结果 多因素Logistic回归分析共筛选纳入中医干预、贫血、肝功能异常、血脂异常、体质量指数、血清白蛋白、粪便异常7个变量。中医干预(OR=0.46,95%CI:0.25～0.83,P<0.05)为最显著的危险因素。Hosmer-Lemeshow检验结果表明模型拟合度可接受(95%CI:0.695～0.732,P>0.05),训练集和测试集AUC分别为0.737(95%CI:0.674～0.8)和0.678(95%CI:0.577～0.778)。决策曲线分析显示模型在0.05～0.5的阈值范围内具有较高的临床净收益。K-M分析显示,中医干预能显著改善患者的无复发生存期(P<0.05)。结论 构建的胃癌术后复发预测模型具有较好的预测性能,中医药干预被证实为降低术后复发风险的独立保护因素。

关键词

胃癌 / 中医药干预 / 预测模型 / 危险因素 / 列线图 / Bootstrap法 / 决策曲线分析