换一批基于决策树算法的肝癌患者中重度癌因性疲乏预测模型构建
Construction of a prediction model for moderate-to-severe cancer-related fatigue in liver cancer patients based on decision tree algorithm
摘要目的 基于决策树算法构建肝癌患者中重度癌因性疲乏(CRF)的风险预测模型,以期为临床防治工作提供参考.方法 选取253例肝癌患者的临床资料,按是否为中重度CRF分为中重度CRF组和非中重度CRF组,分析其影响因素,建立决策树模型,并分析该模型预测肝癌患者中重度CRF的效能.结果 253例肝癌患者中,中重度CRF发生率为51.0%.单因素分析结果显示,病程、肿瘤分期、Child-Pugh分级、是否手术、化疗次数、疾病认知程度、是否独居、支付方式、睡眠质量、营养风险均可能为肝癌患者中重度CRF的影响因素(P﹤0.05).构建决策树模型,该模型预测中重度CRF的约登指数为0.520,曲线下面积(AUC)为0.839(95%CI:0.791～0.887),灵敏度为0.705,特异度为0.815.结论 基于决策树算法构建的肝癌患者中重度CRF预测模型效能良好,有较好的预测价值.
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关键词
肝癌决策树算法中重度癌因性疲乏预测模型影响因素liver cancerdecision tree algorithmmoderate-to-severe cancer-related fatigueprediction modelinflu-encing factor
分类号
R735.7（消化系肿瘤）
栏目名称
DOI
10.11877/j.issn.1672-1535.2025.23.07.09
发布时间
2025-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江西省卫生健康委科技计划项目（202312100）
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