基于非遗传因素的食管癌风险预测研究

来源 :河北工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sam_rao
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近年来,国内外学者对食管癌发病的非遗传因素进行了探索,但主要的危险因素有待于深入研究。在本文中主要的目的是寻找食管癌发病的非遗传因素,准确预测食管癌的发病风险,从而为食管癌的早期预防提供参考。本文主要的研究内容如下:第一,本文检索了2008年1月-2018年1月有关食管癌发病影响因素的研究文献,病例组8835例,对照组12928例,运用Meta分析方法对国内有关食管癌发病的11个非遗传因素进行综合定量分析,用固定效应模型和随机效应模型计算合并OR值及95%CI。分析发现,在非遗传因素中,进食快的OR值为1.96(1.5614~2.4648),吸烟OR值为2.87(2.2028~3.7304),饮酒OR值为2.11(1.7417~2.5558),腌晒食品(酸菜)OR值为1.88(1.5975~2.2023),热烫饮食OR值为2.37(1.9566~2.8758),干硬食物OR值为2.68(1.9404~3.6923),辛辣饮食OR值为2.09(1.3116~3.3434),精神创伤史OR值为2.75(1.3046~5.8149),饮食不规律OR值为3.01(1.7453~5.1878),这些都是食管癌发病的危险因素;文化程度OR值为1.96(0.7169~5.3729),饮茶OR值为1.35(0.9090~2.0105),这两个因素是食管癌发病的保护因素。通过敏感性分析验证了所找到的危险因素是可信的。第二,设计病例-对照研究,以部分邯郸市某医院食管癌患病人群和健康居民作为研究对象,分别应用Logistic回归和支持向量机(SVM)建立食管癌的风险预测模型,并通过6项模型评价指标筛选出最优模型。结果发现,在5折交叉验证下,运用SVM建立的风险预测模型其预测准确率(ACC)达到了86.00%,ROC曲线下的面积(AUC)为0.904;在相同的数据集下,基于Logistic回归建立的风险预测模型其预测准确率(ACC)为83.00%,ROC曲线下的面积(AUC)为0.830。除此之外,根据灵敏度、F-measure和MCC值,也同样得到SVM建立的风险预测模型要优于Logistic回归建立的风险预测模型。因此,可以发现运用SVM建立的邯郸市食管癌风险预测模型的预测效果更好,可以更好地为邯郸市食管癌的早期预防及治疗提供有力的科学依据。
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