【摘 要】
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目的 探讨开发Nomogram和机器学习的软骨肉瘤患者的肺转移风险对的预测模型,为临床工作提供帮助.方法 2010年至2016年的监测,流行病学和最终结果(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库获得的软骨肉瘤患者数据,然后通过单因素和多因素Logistics回归进行筛选,确定肺转移的危险因素.分别建立预测软骨肉瘤肺转移风险模型:Nomogram,支持向量机,决策树和神经网络.使用10-fold cross validation检验模型预
【机 构】
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510006 广东,广州中医药大学第二临床医学院;510006 广州,广东省中医院骨伤科;712000 陕西,咸阳市中心医院临床医学研究中心;712000 陕西,咸阳市中心医院骨科中心;712000
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目的 探讨开发Nomogram和机器学习的软骨肉瘤患者的肺转移风险对的预测模型,为临床工作提供帮助.方法 2010年至2016年的监测,流行病学和最终结果(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库获得的软骨肉瘤患者数据,然后通过单因素和多因素Logistics回归进行筛选,确定肺转移的危险因素.分别建立预测软骨肉瘤肺转移风险模型:Nomogram,支持向量机,决策树和神经网络.使用10-fold cross validation检验模型预测能力,计算平均AUC值,绘制最大AUC值的ROC曲线.结果 本研究共纳入944例.Logistics回归分析显示,淋巴转移或未知、更大的肿瘤体积、更低的分化等级为软骨肉瘤患者出现肺转移的独立危险因素.建立预测软骨肉瘤肺转移风险的Nomogram的平均AUC为0.83,支持向量机的平均AUC为0.81,决策树的平均AUC为0.73,神经网络的平均AUC为0.76.结论 淋巴转移或未知、更大的肿瘤体积、更低的分化等级为软骨肉瘤患者出现肺转移的独立危险因素.建立的Nomogram、支持向量、决策树和神经网络4个模型均有较好的预测能力.
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