【摘 要】
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目的研究NSCLC患者预后因素、模型选择的问题。方法本研究观察了NSCLC患者5年内肿瘤转移或复发情况、收集了4年随访病历资料,采用单变量和多变量分析方法对年龄、性别、肺癌分期分型、辅助化疗次数等23个预测因子进行分析,运用多元回归等模型进行可视化分析和比较,结果显示507名患者中,231例（45.6%）预后良好,276例（54.4%）预后差。调整前后的AUC为:Logistic多元回归模型（0.
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划一般项目（202110366025X）；
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目的研究NSCLC患者预后因素、模型选择的问题。方法本研究观察了NSCLC患者5年内肿瘤转移或复发情况、收集了4年随访病历资料,采用单变量和多变量分析方法对年龄、性别、肺癌分期分型、辅助化疗次数等23个预测因子进行分析,运用多元回归等模型进行可视化分析和比较,结果显示507名患者中,231例（45.6%）预后良好,276例（54.4%）预后差。调整前后的AUC为:Logistic多元回归模型（0.841,0.855）、cox多元回归模型（0.726,0.746）、ANN模型（0.923,0.985）、决策树模型（0.718,0.723）随机森林模型（0.875,0.881）。结果与线性模型（logistic回归和cox回归）相比,非线性模型对NSCLC患者的预后有更好的预测效果。结论 ANN具有高准确性和抗干扰能力,具备极好的预测性能。
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