基于Logistic回归分析的恶性肿瘤患者化疗相关骨髓抑制的影响因素分析及预测模型建立

摘要

目的 研究恶性肿瘤患者化疗后骨髓抑制发生的相关高危因素，并根据高危因素建立Logistic回归预测模型。方法 匿名收集昆明医科大学第一附属医院2021年1月至2022年12月间化疗患者临床信息80例，将获取的临床资料应用SPSS19.0软件进行Logistic回归单因素分析，明确化疗后骨髓抑制的相关高危因素；将高危因素纳入Logistic多因素回归分析并建立Logistic回归分析预测模型。另外，收集40例左右患者临床信息检验预测模型，获取ROC曲线、AUC值、约登指数等。结果 经单因素Logistic回归分析，年龄、骨转移、谷丙转氨酶（ALT）、谷草转氨酶（AST）、血清肌酐清除率（CCr）、血清肌酐（Cr）、同期放疗（CRT）、同期免疫治疗（IO）、近期手术等与化疗后骨髓抑制相关（P<0.05）；将高危因素纳入多因素Logistic回归分析，建立相应的预测模型，相应模型的ROC曲线AUC值分别为0.745、0.755及0.791，提示当p值大于上述值时发生相应骨髓抑制的风险较高。相应模型的约登指数分别为0.677、0.713、0.769，提示模型预测效能较好。结论 恶性肿瘤化疗患者的年龄、血肌酐、血清肌酐清除率、肝功能、近期手术、骨转移、同期放疗/免疫治疗等与化疗后骨髓抑制的发生存在相关性；采用本预测模型进行计算，当p≥0.745（白细胞）、p≥0.755（血小板）、p≥0.791（贫血）时，发生白细胞、血小板、贫血相关骨髓抑制的风险明显增加（≥95%），建议采用相应的预防措施。

关键词

化疗 / 骨髓抑制 / 高危因素 / 预测模型 / Logistic回归分析

基金资助

昆明医科大学大学生创新项目(2023CXD016)