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基于Logistic回归分析的恶性肿瘤患者化疗相关骨髓抑制的影响因素分析及预测模型建立

刘东艳 刘燕 任治铭 王枫 汪勇

刘东艳, 刘燕, 任治铭, 王枫, 汪勇. 基于Logistic回归分析的恶性肿瘤患者化疗相关骨髓抑制的影响因素分析及预测模型建立[J]. 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20250808
引用本文: 刘东艳, 刘燕, 任治铭, 王枫, 汪勇. 基于Logistic回归分析的恶性肿瘤患者化疗相关骨髓抑制的影响因素分析及预测模型建立[J]. 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20250808
Dongyan LIU, Yan LIU, Zhiming REN, Feng WANG, Yong WANG. Analysis of Risk Factors for Chemotherapy Induced Myelosuppression and Construction of Prediction Models for Myelosuppression Based on Logistic Regression Analysis in Cancer Patients[J]. Journal of Kunming Medical University. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20250808
Citation: Dongyan LIU, Yan LIU, Zhiming REN, Feng WANG, Yong WANG. Analysis of Risk Factors for Chemotherapy Induced Myelosuppression and Construction of Prediction Models for Myelosuppression Based on Logistic Regression Analysis in Cancer Patients[J]. Journal of Kunming Medical University. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20250808

基于Logistic回归分析的恶性肿瘤患者化疗相关骨髓抑制的影响因素分析及预测模型建立

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20250808
基金项目: 昆明医科大学大学生创新项目(2023CXD016)
详细信息
    作者简介:

    刘东艳(1985~),女,云南曲靖人,医学学士,主管护师,主要从事肿瘤护理工作

    通讯作者:

    汪勇,E-mail:docwangyong@126.com

  • 中图分类号: R73

Analysis of Risk Factors for Chemotherapy Induced Myelosuppression and Construction of Prediction Models for Myelosuppression Based on Logistic Regression Analysis in Cancer Patients

  • 摘要:   目的  研究恶性肿瘤患者化疗后骨髓抑制发生的相关高危因素,并根据高危因素建立Logistic回归预测模型。  方法  匿名收集昆明医科大学第一附属医院2021年1月至2022年12月间化疗患者临床信息80例,将获取的临床资料应用SPSS19.0软件进行Logistic回归单因素分析,明确化疗后骨髓抑制的相关高危因素;将高危因素纳入Logistic多因素回归分析并建立Logistic回归分析预测模型。另外,收集40例左右患者临床信息检验预测模型,获取ROC曲线、AUC值、约登指数等。  结果   经单因素Logistic回归分析,年龄、骨转移、谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)、血清肌酐清除率(CCr)、血清肌酐(Cr)、同期放疗(CRT)、同期免疫治疗(IO)、近期手术等与化疗后骨髓抑制相关(P < 0.05);将高危因素纳入多因素Logistic回归分析,建立相应的预测模型,相应模型的ROC曲线AUC值分别为0.745、0.755及0.791,提示当P值大于上述值时发生相应骨髓抑制的风险较高。相应模型的约登指数分别为0.677、0.713、0.769,提示模型预测效能较好。  结论   恶性肿瘤化疗患者的年龄、血肌酐、血清肌酐清除率、肝功能、近期手术、骨转移、同期放疗/免疫治疗等与化疗后骨髓抑制的发生存在相关性;采用本预测模型进行计算,当p≥0.745(白细胞)、p≥0.755(血小板)、p≥0.791(贫血)时,发生白细胞、血小板、贫血相关骨髓抑制的风险明显增加(≥95%),建议采用相应的预防措施。
  • 图  1  研究方案技术路线图

    Figure  1.  Technical roadmap of the research protocol

    图  2  化疗后白细胞相关骨髓抑制预测模型ROC曲线

    Figure  2.  ROC curve of the prediction model of leukocyte-associated myelosuppression after chemotherapy

    图  4  化疗后贫血相关骨髓抑制预测模型ROC曲线

    Figure  4.  ROC curve of predictive model for anemia-associated myelosuppression after chemotherapy

    图  3  化疗后血小板相关骨髓抑制预测模型ROC曲线

    Figure  3.  ROC curve of a predictive model of platelet-related myelosuppression after chemotherapy

    表  1  化疗后白细胞相关骨髓抑制单因素Logistic回归分析

    Table  1.   Univariate Logistic regression analysis of leukocyte-associated bone marrow suppression after chemotherapy

    项目BS.E.WALSdfsigexpB
    性别−0.1020.4510.05110.8220.903
    年龄0.0970.02713.10110.031.102
    分期0.1110.3340.11110.7391.118
    骨转移1.8350.54411.35910.0016.263
    吸烟0.4420.4720.87510.351.556
    谷丙转氨酶0.0240.0171.92810.1651.025
    谷草转氨酶0.0770.0354.82710.0281.08
    血肌酐0.0070.0090.53810.7251.043
    肌酐清除率−0.0820.01917.77110.0040.922
    血尿素氮0.0410.0790.26310.6081.041
    同期放化疗2.170.53216.63110.018.755
    同期免疫治疗4.1741.06415.38910.0265
    近期手术治疗3.1450.79215.76810.0423.222
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    表  2  化疗后血小板相关骨髓抑制单因素Logistic回归分析

    Table  2.   Univariate Logistic regression analysis of platelet-related bone marrow suppression after chemotherapy

    项目BS.E.WALSdfsigexpB
    性别0.0850.02710.35310.0011.089
    年龄−0.0560.4730.01410.9060.946
    分期0.2860.3570.64310.4231.331
    骨转移1.3470.5027.20310.0073.846
    吸烟0.2870.4870.34710.5561.332
    谷丙转氨酶−0.0280.0211.77810.1820.972
    谷草转氨酶−0.0070.0120.36110.5480.993
    血肌酐0.0030.0060.23810.6251.003
    肌酐清除率−0.0350.0165.17910.0230.965
    血尿素氮−0.0470.0960.24410.6210.954
    同期放化疗2.430.67213.0651011.364
    同期免疫治疗1.4590.5098.2210.0044.301
    近期手术治疗2.9880.6223.1881019.844
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    表  3  化疗后贫血相关骨髓抑制单因素Logistic回归分析

    Table  3.   Univariate Logistic regression analysis of anemia-related bone marrow suppression after chemotherapy

    项目BS.E.WALSdfsigexpB
    性别0.0840.02511.29810.0011.088
    年龄0.4860.4541.14310.2851.625
    分期0.2870.3380.7210.3961.332
    骨转移1.4470.518.06210.0054.25
    吸烟−0.2880.4720.37210.5420.75
    谷丙转氨酶0.0020.0110.04610.8311.002
    谷草转氨酶0.0340.0251.90310.1681.034
    血肌酐0.0380.01110.70810.0011.038
    肌酐清除率−0.0780.01917.123100.925
    血尿素氮0.2030.1661.49310.2221.225
    同期放化疗0.7730.4662.75510.1972.167
    同期免疫治疗1.6090.5269.36210.0025
    近期手术治疗2.0010.57612.05510.0017.4
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    表  4  化疗后白细胞相关骨髓抑制多因素Logistic回归分析

    Table  4.   Multivariate logistic regression analysis of leukocyte-associated bone marrow suppression after chemotherapy

    项目BS.E.WALSdfsigexpB
    近期手术治疗1.2261.2330.98910.323.408
    同期放化疗1.8010.9823.35910.0476.054
    同期免疫治疗3.341.2467.18310.00728.227
    肌酐清除率−0.0460.050.83810.0360.955
    血肌酐0.0140.0350.1710.6811.015
    谷草转氨酶0.1360.0812.82510.0931.146
    骨转移0.7511.0420.51910.0472.118
    年龄0.0520.0461.26310.0211.053
    常量−6.3567.7220.67710.410.002
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    表  5  化疗后血小板相关骨髓抑制多因素Logistic回归分析

    Table  5.   Multivariate logistic regression analysis of platelet-related bone marrow suppression after chemotherapy

    项目BS.E.WALSdfsigexpB
    近期手术治疗2.1210.7458.09710.0048.338
    同期免疫治疗−0.0080.748010.9920.992
    同期放化疗1.6320.7814.36910.0375.114
    肌酐清除率0.0040.0230.03410.0441.004
    骨转移0.7270.6671.19110.2752.069
    年龄0.0320.0330.90610.3411.032
    常量−4.7512.7722.93910.0860.009
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    表  6  化疗后贫血相关骨髓抑制多因素Logistic回归分析

    Table  6.   Multivariate logistic regression analysis of anemia-associated myelosuppression after chemotherapy

    项目BS.E.WALSdfsigexpB
    近期手术治疗0.5420.740.53810.4631.72
    同期免疫治疗0.140.7030.03910.8431.15
    肌酐清除率−0.0610.034.09410.0430.941
    血肌酐0.0040.0150.0910.7641.004
    骨转移1.2510.6893.29510.0493.495
    年龄0.0390.0282.04110.0131.04
    常量1.2143.6360.11110.7383.367
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    表  7  预测模型的预测效能

    Table  7.   Predictive performance of the prediction model

    项目 面积 标准误 渐进 Sig 95%CI 约登指数
    下限 上限
    白细胞 0.745 0.081 0.021 0.587 0.903 0.677
    血小板 0.755 0.086 0.016 0.586 0.924 0.713
    血红蛋白 0.791 0.074 0.001 0.645 0.936 0.769
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  • 收稿日期:  2024-10-19
  • 网络出版日期:  2025-04-05

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