列线图模型预测乳腺癌术后合并焦虑抑郁风险的研究

摘要

目的 探讨乳腺癌(BC)术后患者合并焦虑抑郁的影响因素并构建列线图预测模型。方法 选择2022年1月—2024年12月宜宾市第一人民医院手术治疗的520例BC患者为研究对象，根据焦虑自评量表(SAS)和抑郁自评量表(SDS)评估患者焦虑抑郁发生情况，并将其分为焦虑抑郁组和无焦虑抑郁组。采用Logistic回归分析明确可能的影响因素;采用R语言和rms程序包建立列线图模型;采用Hosmer-Lemeshow检验和受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)评价列线图模型的校准度和区分度;采用决策曲线分析(DCA)预测模型的净收益。结果 共发生焦虑抑郁265例，发生率为50.96%;焦虑抑郁组患者年龄、匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)评分、疼痛视觉模拟评分法(VAS)评分、疾病认知评分、领悟社会支持量表(PSSS)评分、中文版乳腺癌患者生命质量测定量表(FACT-B)评分、心理弹性量表(CD-RISC)评分、社会影响量表(SIS)评分、简化版恐惧疾病进展量表(Fo P-Q-SF)评分、医保类型、手术方式和TNM临床分期与无焦虑抑郁组比较，差异均有统计学意义(P<0.05)。经Lasso回归筛选变量和Logistic回归分析发现，年龄小、TNM临床分期高、PSSS评分低、FACT-B评分低是BC术后患者合并焦虑抑郁的危险因素，OR(95%CI)分别为1.106(1.077～1.135)、4.438(2.404～8.190)、1.100(1.056～1.145)和1.043(1.021～1.065);疼痛VAS评分低、SIS评分低和Fo P-Q-SF评分低是BC术后患者合并焦虑抑郁的保护因素，OR(95%CI)分别为0.777(0.666～0.906)、0.928(0.893～0.965)和0.896(0.860～0.934)。构建的列线图模型有良好的区分度和校准度，模型组、内部验证组和外部验证组的ROC曲线AUC分别为0.885、0.859和0.856，模型组、内部验证组和外部验证组最大偏移量分别为0.029(P=0.921)、0.042(P=0.867)和0.038(P=0.894)。结论 基于Logistic回归分析建立的列线图模型能较好预测BC术后患者焦虑抑郁风险。

关键词

乳腺癌 / 列线图模型 / 焦虑 / 抑郁 / 心理弹性 / 病耻感 / 预测价值 / 决策曲线分析