胃癌发生风险的列线图预测模型研究

摘要

背景 胃癌（GC）严重危害我国居民健康，对个体GC发病风险进行预测有助于早期识别高风险人群，进而采取有针对性的干预措施避免或延缓GC进展。目的 构建并验证预测个体GC发生风险的列线图模型。方法 选取2020年1月—2021年7月在安徽、河南、山东、江苏4省14个县（区）肿瘤登记系统中确诊的≥40岁的GC患者作为病例组（684例），按1∶2比例纳入性别、年龄、居住地及健康状况匹配的一般人群作为对照组（1 368例）。将所有研究对象按8∶2比例随机分为训练集（1 641例）和验证集（411例）。采用多因素Logistic回归分析筛选变量，建立列线图预测模型。绘制模型预测GC发病风险的受试者工作特征（ROC）曲线，采用ROC曲线下面积（AUC）、Hosmer-Lemeshow法评估模型的区分度和校准度；采用Bootstrap法进行模型验证，采用临床决策曲线（DCA）评估模型的临床适用性。结果 多因素Logistic回归分析结果显示，饮食口味偏咸（OR=1.690,95%CI=1.333～2.142）、食物偏硬（OR=1.596,95%CI=1.145～2.225）、喜食辣食（OR=1.387,95%CI=1.093～1.760）、二手烟暴露（OR=1.880,95%CI=1.473～2.399）、经常发脾气（OR=3.283,95%CI=2.236～4.819）、胃部疾病史（OR=4.008,95%CI=3.046～5.273）、一级亲属肿瘤史（OR=1.549,95%CI=1.170～2.051）、幽门螺杆菌感染（OR=1.298,95%CI=1.028～1.693）、高盐饮食（OR=1.338,95%CI=1.033～1.734）是GC发生的独立危险因素（P<0.05）；初中（OR=0.616,95%CI=0.468～0.811）和高中及以上学历（OR=0.491,95%CI=0.342～0.703）、规律饮食（OR=0.542,95%CI=0.405～0.726）、食生蒜或蒜苗（OR=0.501,95%CI=0.394～0.636）是GC发生的保护因素（P<0.05）。训练集和验证集预测GC发生风险的AUC分别为0.768（95%CI=0.744～0.792）和0.776（95%CI=0.728～0.823）。Bootstrap法验证结果显示，校正曲线与实际曲线一致性良好（训练集：Brier评分=0.177；验证集：Brier评分=0.176）;Hosmer-Lemeshow检验结果显示，模型拟合度良好（训练集：χ²=4.408,P=0.819；验证集：χ²=4.650,P=0.794）。DCA显示当阈值为0.05～0.79时，使用列线图模型预测GC发生风险可以使患者临床获益。结论 本研究构建的列线图模型可预测GC的发病风险，便于早期识别高风险人群，且有助于制定有针对性的个体化干预措施。

关键词

胃癌 / 危险因素 / 列线图 / 预测模型 / 病例对照研究 / Logistic回归