膀胱癌电切术后尿路感染Lasso-Logistic预测模型的构建

张洁, 曹雨京, 陈娜

实用临床医药杂志 ›› 2024, Vol. 28 ›› Issue (18) : 41 -46.

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膀胱癌电切术后尿路感染Lasso-Logistic预测模型的构建

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目的 分析膀胱癌电切术后尿路感染(UTI)发生情况,并构建Lasso-Logistic预测模型。方法 选取2022年5月—2023年10月首都医科大学附属北京友谊医院行尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT)治疗后的920例膀胱癌患者,统计术后UTI发生率。根据是否发生UTI分为UTI组和非UTI组,比较2组临床资料;通过Lasso-Logistic回归分析膀胱癌患者术后UTI的影响因素,根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型;通过受试者工作特征(ROC)曲线、决策曲线分析(DCA)评价模型的预测效能和临床效用。结果 膀胱癌患者TURBT后住院期间UTI发生率为12.50%(115/920); Lasso-Logistic回归分析显示,年龄、高血压、糖尿病、血清降钙素原(PCT)、白细胞介素-6(IL-6)、C反应蛋白(CRP)、外周血CD3+、CD4+/CD8+、免疫球蛋白A(IgA)、免疫球蛋白M(IgM)、尿液基质金属蛋白酶-7(MMP-7)、表面活性蛋白A(SP-A)和表面活性蛋白D(SP-D)均为膀胱癌患者术后发生UTI的独立影响因素(P<0.05)。根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型为:Logit(P)=-2.516+1.109×年龄+1.002×糖尿病+1.359×高血压+1.496×CRP+1.726×PCT+1.562×IL-6-1.155×CD3+-1.280×CD4+/CD8+-1.032×IgA-1.411×IgM+1.589×MMP-7-0.843×SP-A-0.799×SP-D。ROC曲线结果显示,该模型预测膀胱癌患者术后发生UTI的曲线下面积(AUC)为0.944(95%CI:0.927~0.958),敏感度、特异度分别为87.83%、85.22%; DCA结果显示,该模型具有明显的正向净收益。结论 膀胱癌患者TURBT后UTI发生率较高,根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型可为临床预测UTI发生风险提供可靠参考依据。

关键词

膀胱癌 / 尿道膀胱肿瘤电切术 / 尿路感染 / 影响因素 / 预测模型

Key words

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张洁, 曹雨京, 陈娜 膀胱癌电切术后尿路感染Lasso-Logistic预测模型的构建[J]. 实用临床医药杂志, 2024, 28(18): 41-46 DOI:

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