【摘 要】
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[目的]筛选结直肠癌危险因素,建立人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型,为筛查人群风险分层与优化筛查方案提供科学依据,提高筛查成本效果。[方法] 2012年上海
【机 构】
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复旦大学公共卫生学院; 上海市闵行区疾病预防控制中心;
【基金项目】
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上海市第四轮公共卫生行动计划重点学科建设课题(15GWZK0801)
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[目的]筛选结直肠癌危险因素,建立人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型,为筛查人群风险分层与优化筛查方案提供科学依据,提高筛查成本效果。[方法] 2012年上海市闵行区163 240名50～80岁社区居民参加结直肠癌筛查。初筛采用调查表、粪便隐血试验(FOBT)和肛门指检,阳性者进一步做结肠镜和病理检查,诊断有无结直肠癌,同肿瘤登记链接补充筛查后2年内结直肠癌诊断信息。采用单因素和多因素分析筛选变量,研究对象按1∶1的比例随机分为训练集和验证集,分别用于建立和验证ANN模型。采用灵敏度、特异性、ROC曲线下面积(AUC)等指标评价模型。[结果] 163 240名研究对象中新确诊结直肠癌病例363例。多因素Logistic回归筛选出年龄、性别、便秘、里急后重、血便、进行性消瘦与FOBT阳性7个变量作为ANN输入变量,其中,血便(20.8%)、年龄(18.1%)和FOBT阳性(17.1%)对结直肠癌的影响最大。训练集和验证集灵敏度分别为65.93%(95%CI:58.78%～72.43%)、60.22%(95%CI:52.95%～67.07%),特异性分别为62.07%(95%CI:61.74%～62.40%)、61.92%(95%CI:61.59%～62.26%),AUC分别为0.68(95%CI:0.64～0.72)、0.67(95%CI:0.63～0.70),验证集符合率为61.92%(95%CI:61.59%～62.26%),模型内部验证效果较好。[结论]本研究所建结直肠癌ANN预测模型总体区分度较好、诊断价值较高,但有待进一步优化和外部验证以提高其预测准确性和泛化能力。
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