换一批基于LASSO变量选择构建老年早期胃癌ESD术后感染风险预测模型
Construction of risk prediction model for postoperative infections in elderly patients with early gastric cancer undergoing ESD based on LASSO variable selection
摘要目的 利用最小绝对收缩和选择算法(LASSO)构建老年早期胃癌患者内镜黏膜下剥离术(ESD)术后感染风险预测模型,为术后感染预防提供科学依据.方法 选择2022年5月-2025年5月于西南医科大学附属中医医院行ESD治疗的545例老年早期胃癌患者为研究对象.经LASSO回归筛选关键变量;通过贝叶斯网络分析各因素内在联系并评估模型效能.结果 LASSO回归共筛选出12个ESD术后感染关键变量,即糖尿病史、吸烟史、术中出血、术中穿孔、术后迟发性穿孔、手术时间、美国医师麻醉协会(ASA)分级及术前白蛋白(ALB)、淋巴细胞计数(Lym)、CRP、血红蛋白(Hb)和前白蛋白(PA)水平.贝叶斯网络模型发现术前Hb、CRP及术中穿孔、术后迟发性穿孔与术后感染存在直接联系;糖尿病史、吸烟史通过影响术前Hb、Lym、PA水平,间接影响术后感染发生;ASA分级与术前ALB、PA间接关联术前CRP,并且通过术前CRP影响术后感染发生;手术时间与术中出血、术前ALB间接关联,从而引发术后感染.Bootstrap验证前后,模型准确率为90.97％、89.68％,提示贝叶斯网络风险预测模型性能良好(P＜0.001).结论 针对老年早期胃癌患者ESD术后感染影响因素构建的LASSO变量选择模型,符合临床与理论规律,并且在感染风险预测中具有较高临床应用价值.
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关键词
最小绝对收缩和选择算法胃癌内镜黏膜下剥离术术后感染预测模型Least absolute shrinkage and selection operatorGastric cancerEndoscopic submucosal dissectionPostoperative infectionPrediction model
分类号
R735.2（消化系肿瘤）
栏目名称
DOI
10.11816/cn.ni.2026-252493
发布时间
2026-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
四川省自然科学基金项目（2025ZNSFSC1832）
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