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腹腔镜下直肠癌根治术联合洛巴铂热灌注化疗后预测POPI的发生:一项多中心研究
《BMC Surgery》:Predicting PPOI secondary to laparoscopic radical resection of rectal cancer combined with lobaplatin hyperthermic intraperitoneal chemotherapy: a multi-center study
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月18日 来源:BMC Surgery 1.8
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摘要目的在腹腔镜下直肠癌根治术中,腹腔热化疗是一种常见的并发症,而PPOI便是其中之一,它会对患者的预后产生严重影响。本研究旨在建立一种预测模型,用于预测在腹腔镜下直肠癌根治术联合洛巴铂腹腔热化疗后可能出现的PPOI。材料与方法本研究回顾了2014年6月1日至2024年6月1日期
在腹腔镜下直肠癌根治术中,腹腔热化疗是一种常见的并发症,而PPOI便是其中之一,它会对患者的预后产生严重影响。本研究旨在建立一种预测模型,用于预测在腹腔镜下直肠癌根治术联合洛巴铂腹腔热化疗后可能出现的PPOI。
本研究回顾了2014年6月1日至2024年6月1日期间,三家三级甲等医院中800例接受腹腔镜下直肠癌根治术联合洛巴铂热疗及腹腔化疗的患者的临床数据,通过单变量、多变量以及Lasso回归分析来确定相关预测因素。我们采用了八种机器学习算法,包括逻辑回归、决策树、随机森林、极端梯度提升、支持向量机、多层感知器、K近邻算法以及高斯朴素贝叶斯,通过10折交叉验证方法来训练和构建机器学习模型。模型的性能通过多种指标进行评估,如接收者操作特征曲线下面积、校准曲线、决策曲线、PR曲线以及混淆矩阵等。此外,还通过Shapley加性解释方法对模型进行解读,以明确模型中各特征的重要性及其决策依据。
我们确定了六个关键预测因子,包括手术出血量、手术时间、血红蛋白水平、白细胞计数、白蛋白水平以及粘连分离情况,并基于这些因子建立了预测模型。对比了不同模型的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值,结果显示所有八种模型都具有较好的预测性能和稳定性,其中随机森林模型表现最佳。最终,我们基于该最优模型开发了一个网络计算工具。
这些预测因子和模型能够用于评估在腹腔镜下直肠癌根治术联合洛巴铂腹腔热化疗后出现PPOI的风险。在临床实践中,这些模型可以提供早期预警,帮助医疗专业人员做出更明智的判断,选择最合适的治疗方案(https://zw17786325639.shinyapps.io/ppoi/)。
在腹腔镜下直肠癌根治术中,腹腔热化疗是一种常见的并发症,而PPOI便是其中之一,它会对患者的预后产生严重影响。本研究旨在建立一种预测系统,用于预测在腹腔镜下直肠癌根治术结合洛巴铂腹腔热化疗后可能出现的PPOI。
本研究回顾了2014年6月1日至2024年6月1日期间,三家三级甲等医院中800例接受腹腔镜下直肠癌根治术联合洛巴铂热疗及腹腔化疗的患者的临床数据,通过单变量、多变量以及Lasso回归分析来确定相关预测因素。我们采用了八种机器学习算法,包括逻辑回归、决策树、随机森林、极端梯度提升、支持向量机、多层感知器、K近邻算法以及高斯朴素贝叶斯,通过10折交叉验证方法来训练和构建机器学习模型。模型的性能通过多种指标进行评估,如接收者操作特征曲线下面积、校准曲线、决策曲线、PR曲线以及混淆矩阵等。此外,还通过Shapley加性解释方法对模型进行解读,以明确模型中各特征的重要性及其决策依据。
我们确定了六个关键预测因子,包括手术出血量、手术时间、血红蛋白水平、白细胞计数、白蛋白水平以及粘连分离情况,并基于这些因子建立了预测模型。对比了不同模型的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值,结果显示所有八种模型都具有较好的预测性能和稳定性,其中随机森林模型表现最佳。最终,我们基于该最优模型开发了一个网络计算工具。
这些预测因子和模型能够用于评估在腹腔镜下直肠癌根治术联合洛巴铂腹腔热化疗后出现PPOI的风险。在临床实践中,这些模型可以提供早期预警,帮助医疗专业人员做出更明智的判断,选择最合适的治疗方案(https://zw17786325639.shinyapps.io/ppoi/)。
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