换一批新型FP-Growth模型在预测PSA为4～10ng/mL的前列腺癌中应用研究
Application of a new FP-Growth model in the prediction of prostate cancer with PSA between 4-10 ng/mL
摘要目的 基于FP-Growth算法构建新型模型预测前列腺特异性抗原(PSA)处于4～10 ng/mL之间的前列腺癌(Prostate cancer,PCa).方法 筛选2019 年6 月至2024 年6 月河北北方学院附属第一医院放疗科前列腺疾病患者800 例,将其分为FP-Growth模型组和验证组.使用FP-Growth算法扫描模型组患者基线资料构建预测模型并评价其预测效能,计算基于基线资料和PCa因果关系的有效强关联规则.结果 基于有效强关联规则预测PCa时,发生率最高达75%.预测模型内部验证C-index为0.801,模型具有良好的一致性,且能够提供临床净收益;外部验证显示,模型预测模型组和验证组PCa的AUC差异无统计学意义(P=0.125),ROC(Receiver operating characteristic)曲线拟合较为理想(χ2=7.754,P=0.376).结论 新型FP-Growth模型预测PSA处于 4～10 ng/mL之间的PCa效能较为理想,能够为临床决策提供一定的参考.
更多相关知识
关键词
算法前列腺特异抗原前列腺肿瘤预测模型FP-Growth模型algorithmprostate specific antigenprostate tumorprediction modelFP-Growth model
分类号
R737.25（泌尿生殖器肿瘤）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1008-0848.2025.02.005
发布时间
2025-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
张家口市重点研究计划项目（2322191D）
- 浏览8
- 被引0
- 下载3
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
