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李姣艷團隊在《鄭州大學學報(醫學版)》發表結直腸息肉風險預測模型構建與評估研究論文

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   摘要:鄭州大學公共衛生學院、鄭州大學第一附屬醫院健康管理中心聯合河南省疾病預防控制中心的李姣艷團隊,在《鄭州大學學報(醫學版)》2024年第59卷第1期發表論文《基 于健康體檢數據的結直腸

  鄭州大學公共衛生學院、鄭州大學第一附屬醫院健康管理中心聯合河南省疾病預防控制中心的李姣艷團隊,在《鄭州大學學報(醫學版)》2024年第59卷第1期發表論文《基于健康體檢數據的結直腸息肉風險預測模型的構建與評估》。該研究通過分析近5年4997名受檢者的健康體檢數據,篩選出7項關鍵影響因素,構建并驗證了結直腸息肉風險預測模型,為結直腸癌早期病變篩查提供了便捷高效的工具。

于健康體檢數據的結直腸息肉風險預測模型的構建與評估

  結直腸癌是我國高發惡性腫瘤,發病率居惡性腫瘤第2位,而結直腸息肉是其必經癌前病變階段,從息肉發展為癌癥需5-10年,為早診早治提供了重要窗口期。結腸鏡檢查雖為診斷金標準,但因侵入性、需嚴格腸道準備等特點,人群依從性較低。因此,基于常規體檢數據構建便捷的風險預測模型,對高危人群篩查具有重要現實意義。

  研究團隊收集2016年11月至2021年10月在鄭州大學第一附屬醫院同時進行結腸鏡與血常規、生化指標檢查的4997名受檢者數據,其中息肉組2462人、無息肉組2535人。通過最小絕對收縮選擇算子(LASSO)回歸,從22項體檢指標中篩選出性別、年齡、腰圍(WC)、尿素(BU)、總蛋白(TP)、腎小球濾過率(GFR)、甘油三酯葡萄糖指數(TyG)7項核心特征變量。

  團隊按7:3比例將數據隨機分為訓練集與測試集,分別構建梯度提升(Catboost)、支持向量機(SVM)、Logistic回歸(LR)三種預測模型。經(x^2)檢驗、凈重新分類指數(NRI)、綜合判別改善指數(IDI)及ROC曲線下面積(AUC)評估,SVM模型預測效果最優,測試集AUC達0.760(95%CI:0.736~0.784),Catboost模型次之(AUC=0.766),LR模型表現最差(AUC=0.676)。特征重要性分析顯示,年齡對結直腸息肉發生的影響最大,其次是腰圍。

  該模型基于常規體檢項目構建,無需額外增加檢查成本,可快速實現健康人群風險分層,幫助醫護人員精準識別高危個體,引導其進一步接受結腸鏡檢查,從而提高結直腸癌早期病變檢出率。研究成果為結直腸癌防控提供了新的技術手段,尤其適用于健康管理中心、社區醫院等基層醫療場景的大規模人群篩查。本研究得到國家自然科學基金、中國博士后科學基金等項目資助。當前文件內容過長,豆包只閱讀了前 66%。

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