【摘 要】
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目的:探究浸润性肺腺癌预后相关危险因素,构建COX回归风险预测模型,通过贝叶斯网络模型分析浸润性肺腺癌相关危险因素与预后之间的网络关系,进一步探讨贝叶斯网络模型在疾病预后预测中的临床应用价值,为临床诊治浸润性肺腺癌提供借鉴与参考。方法:收集2019年1月～2021年1月就诊于山西医科大学第一医院、山西省肿瘤医院,经病理检查明确为浸润性肺腺癌患者458例,其中生存组217例,死亡组241例。通过收集
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目的:探究浸润性肺腺癌预后相关危险因素,构建COX回归风险预测模型,通过贝叶斯网络模型分析浸润性肺腺癌相关危险因素与预后之间的网络关系,进一步探讨贝叶斯网络模型在疾病预后预测中的临床应用价值,为临床诊治浸润性肺腺癌提供借鉴与参考。方法:收集2019年1月～2021年1月就诊于山西医科大学第一医院、山西省肿瘤医院,经病理检查明确为浸润性肺腺癌患者458例,其中生存组217例,死亡组241例。通过收集浸润性肺腺癌患者的临床病历资料,包括人口学特征、现病史、治疗情况、病理亚型、家族肿瘤史等,进行统计学分析。结果:K-M法生存分析结果显示:所有入组患者总生存期2个月至65个月不等,中位生存期为23.00个月（95%CI:21.23～24.78）;单因素分析Log-rank检验结果显示:PS评分、肿瘤大小、有无淋巴结转移、有无远处转移、临床分期、是否手术、有无基因突变、是否接受靶向治疗、是否接受化疗、病理亚型、家族肿瘤史是浸润性肺腺癌预后危险因素（P＜0.05）;多因素分析结果显示:肿瘤大小、淋巴结转移、临床分期、基因突变、PS评分、家族肿瘤史可能为浸润性肺腺癌预后的独立危险因素（P＜0.05）;贝叶斯网络模型结果显示:肿瘤大小、PS评分、家族肿瘤史与浸润性肺腺癌预后直接相关;而临床分期既可以直接与预后相关,也可通过肿瘤大小间接与预后相关;临床分期和肿瘤大小与患者生存时间相关。结论:1.肿瘤大小、淋巴结转移、临床分期、基因突变、PS评分、家族肿瘤史可能为浸润性肺腺癌预后的独立危险因素。2.基于贝叶斯网络模型,可以构建浸润性肺腺癌危险因素预测模型,并用于预后预测;3.肿瘤大小、PS评分、家族肿瘤史与浸润性肺腺癌预后直接相关;而临床分期既可以直接与预后相关,也可通过肿瘤大小间接与预后相关;4.临床分期和肿瘤大小与患者生存时间相关。
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