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基于决策树算法的溃疡性结肠炎癌变风险预测模型构建及其药物干预的价值评估

Construction of a Risk Prediction Model for Ulcerative Colitis Cancer Based on Decision Tree Algorithm and Evaluation of Its Value in Drug Intervention

摘要目的:探讨溃疡性结肠炎(UC)患者发生结直肠癌变的影响因素,构建决策树预测模型,并评估药物干预的临床价值.方法:采用回顾性队列研究设计,纳入2018年1月—2021年12月于我院确诊并随访至2024年12月31日的UC患者.根据是否发生结直肠癌变将其分为癌变组(n=71)和非癌变组(n=285),收集所有患者的基线临床资料、疾病特征及用药史,采用单因素与多因素logistic回归分析UC癌变的危险因素,应用SPSS Modeler软件构建决策树模型,采用受试者工作特征曲线评估决策树模型的预测效能,基于决策树模型得出的风险分层,采用多因素logistic回归分析评估规律使用5-氨基水杨酸(5-ASA)与生物制剂在不同风险层级中的预防价值.结果:截至2024年12月31日,本研究中UC癌变发生率为19.94%(71/356);logistic回归分析显示,年龄≥50岁、病程≥10年、病变范围广泛、合并原发性硬化性胆管炎、白介素-6≥40 ng·L-1、肿瘤坏死因子-α≥30 ng·L-1、错配修复基因缺乏及c-myc基因阳性表达是UC癌变的独立危险因素(P<0.05);决策树模型筛选出6个关键预测变量,其中合并原发性硬化性胆管炎为最重要节点,模型预测UC癌变的曲线下面积为0.793,灵敏度为73.24%,特异度为70.88%;基于决策树风险分层的药物干预价值评估显示,规律使用5-ASA与使用生物制剂在整体人群中保护趋势无统计学意义(P>0.05),但在模型判定的高风险层中,两者均显示出显著的预防价值.结论:本研究成功构建的决策树模型能有效预测UC患者的癌变风险,且效能良好,模型揭示的药物干预价值具有明显的风险层级异质性,规律使用5-ASA与生物制剂对于决策树模型识别出的高危患者具有显著的预防作用.该模型为实现UC癌变的精准风险分层与预防提供了重要的循证依据.

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