基于可得数据的乳腺癌患者VTE风险因素识别及预测模型构建
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作者单位:

1.上海交通大学;2.天津医科大学肿瘤医院,国家肿瘤临床医学研究中心、天津市“肿瘤防治”重点实验室、天津市恶性肿瘤临床医学研究中心

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

R473.73

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(91646205, 71421002);上海交通大学中央高校基本科研业务费资助项目(16JCCS08);天津市卫生信息学会卫生健康信息化项目(TJHIA-2019-002)


Risk factors identification and prediction model construction of VTE in breast cancer patients based on available data
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    摘要:

    基于可得数据分析现有VTE风险因素的差异,并在此基础上构建乳腺癌患者静脉血栓栓塞症(Venous ThromboEmbolism, VTE)风险预测模型,从而为乳腺癌患者预防及预测VTE发生风险提供一定参考。利用文献分析总结乳腺癌患者VTE相关风险因素,并在此基础上收集274例乳腺癌VTE患者的10个相关风险指标,利用非参数检验(曼-惠特尼U检验)探索乳腺癌VTE患者与非VTE患者在相应指标上的显著性差异,基于Logistic回归构建了乳腺癌患者VTE风险预测模型。研究结果表明,是否有手术史、D-二聚体水平、脂蛋白、血浆蛋白C活性、C-反应蛋白是乳腺癌患者发生VTE的重要风险因素,基于这些风险因素构建Logistic回归模型,十折交叉验证的平均预测准确率为75.36%。

    Abstract:

    Based on the available data, this paper analyzes the differences of existing Venous ThromboEmbolism risk factors, and constructs the VTE risk prediction model of breast cancer patients, so as to provide certain reference for breast cancer patients to prevent and predict the risk of VTE. Based on literature analysis, the risk factors of VTE in breast cancer patients are summarized, and 10 related risk indicators of 274 cases of breast cancer patients with VTE are collected. The significant differences of corresponding indicators between VTE patients and non VTE patients are explored by nonparametric test, and the VTE risk prediction model of breast cancer patients is constructed based on logistic regression. The results show that surgical history, D-dimer level, lipoprotein, plasma protein C activity and C-reactive protein are important risk factors for VTE in breast cancer patients. Based on these risk factors, the logistic regression model is constructed, and the average prediction accuracy of ten fold cross validation is 75.36%.

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  • 收稿日期:2020-12-01
  • 最后修改日期:2021-03-08
  • 录用日期:2021-09-28
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