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卵巢癌患者預(yù)后模型的構(gòu)建

發(fā)布時間:2020-11-20 06:20
   目的:卵巢惡性腫瘤是女性生殖器官常見的惡性腫瘤之一,嚴重威脅女性生命健康。由于卵巢深居盆腔,體積小,缺乏典型癥狀,發(fā)現(xiàn)時大多數(shù)已擴散到盆腹腔器官,預(yù)后較差。本研究旨在收集卵巢癌患者的數(shù)據(jù),構(gòu)建其術(shù)后5年生存模型,為手術(shù)效果評估與預(yù)測患者預(yù)后情況提供服務(wù)。方法:通過軟件SEER*Stat 8.3.5下載2004-2010年隨訪時間滿5年的卵巢癌手術(shù)患者記錄。參考NCCN臨床指南、AJCC臨床指南、CS腫瘤信息采集系統(tǒng)、臨床專家意見,初步選取20個預(yù)后變量進行研究,包括:種族、居住區(qū)域、發(fā)病部位、組織分級、患側(cè)、原位手術(shù)類型、浸潤程度、淋巴受累程度、婚姻狀態(tài)、腫瘤分期、遠處轉(zhuǎn)移情況、腫瘤個數(shù)、是否為首要惡性腫瘤、淋巴結(jié)移除情況、組織學(xué)類型、腫瘤大小、受檢淋巴結(jié)數(shù)量、陽性淋巴結(jié)數(shù)量、確診年齡、生存時間。以術(shù)后5年為時間基線,生存時間≥5年(60個月)記為“生存”,生存時間5年為“死亡”,將生存和死亡作為本研究的結(jié)局變量。根據(jù)CS系統(tǒng)清理不符合要求的數(shù)據(jù),應(yīng)用interval法將連續(xù)型變量離散化,按照70%和30%比例將患者數(shù)據(jù)隨機分為訓(xùn)練集和測試集。對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)應(yīng)用單因素分析和logistic回歸初步篩選變量;然后通過禁忌搜索算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)合臨床專家意見調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),完成最終建模。使用測試集對所建模型進行測試,并與支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹算法進行比較。結(jié)果:共選取7827例患者數(shù)據(jù),患者術(shù)后5年生存與死亡比約為5∶3,應(yīng)變量類別比重較為平均。經(jīng)篩選后的預(yù)后變量有:組織分級、淋巴受累程度、浸潤程度、淋巴結(jié)移除情況、遠處轉(zhuǎn)移情況、確診年齡、婚姻狀態(tài)。基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型預(yù)測準確率為76.3%,優(yōu)于支持向量機(70.6%)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(70.8%)和決策樹(73.1%)。結(jié)論:以卵巢癌患者術(shù)后生存狀態(tài)為目標構(gòu)建的患者生存預(yù)后模型的預(yù)測準確率達76.3%。通過構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進一步探尋預(yù)后變量間的關(guān)系,相比于單純進行l(wèi)ogistic回歸分析,更好地詮釋了各預(yù)后因素間的關(guān)系,實現(xiàn)了方法與經(jīng)驗的結(jié)合。
【學(xué)位單位】:中國醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:R737.31
【部分圖文】:

路線圖,研究技術(shù),路線,卵巢癌


SEER 數(shù)據(jù)庫SEER*Stat 8.3.5數(shù)據(jù)預(yù)處理原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練集(70%,5479 例) 測試集(30%,2348 例)數(shù)據(jù)提取2004-2010 年確診為卵巢癌研究對象(7827 例)

預(yù)后因素,遠處轉(zhuǎn)移,貝葉斯網(wǎng)絡(luò),生存時間


圖 3-1 各預(yù)后因素與患者生存關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)型共納入 7 個自變量,5 個自變量直接或間接指向應(yīng)變量。通過所構(gòu)知,淋巴受累程度、遠處轉(zhuǎn)移情況、浸潤程度、確診年齡與生存時間,而組織分級通過影響浸潤程度、淋巴受累程度間接與生存時間發(fā)生
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