换一批老年结直肠癌合并骨骼肌质量降低患者生存预测研究
Survival prediction in elderly patients with colorectal cancer complicated by reduced skeletal muscle mass
摘要目的 构建并验证基于可解释性极端梯度提升(XGBoost)算法的老年结直肠癌合并骨骼肌质量降低患者生存预测模型.方法 回顾性纳入2018 年7 月至2023 年12 月新疆维吾尔自治区人民医院528 例确诊为骨骼肌质量降低的老年结直肠癌患者,收集一般资料、实验室及影像学数据.采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)回归和 XGBoost 算法筛选特征变量,结合 SHAP 值分析特征重要性,并基于多因素 Cox 比例风险回归模型构建列线图模型.通过一致性指数(C-index)及时间依赖受试者操作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)分析评估模型性能.结果 最终纳入的关键变量包括年龄、预后营养指数(PNI)、营养控制评分(CONUT)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原 242(CA242)和 C 反应蛋白(CRP)为危险因素,骨骼肌指数(SMI)为保护因素.XGBoost 模型在训练集和验证集中均表现出良好的区分度和稳健性,校准曲线拟合良好,决策曲线分析显示具有较高临床应用价值.结论 基于可解释性 XGBoost 算法构建的生存预测模型能够有效识别影响老年结直肠癌合并骨骼肌质量降低患者总生存期(OS)和癌症特异性生存期(CSS)的关键预后因子,为临床风险分层与个体化干预提供参考.
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关键词
老年结直肠癌骨骼肌质量降低极端梯度提升算法列线图生存预测模型营养控制评分预后分析Elderly colorectal cancerReduced skeletal muscle massExtreme gradient boosting algorithmNomogramSurvival prediction modelControlling nutritional status scorePrognostic analysis
栏目名称
DOI
10.16689/j.cnki.cn11-9349/r.2026.01.018
发布时间
2026-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
新疆维吾尔自治区人民医院院内项目（20240231）
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