基于Lasso-Nomogram构建食管癌术后感染的风险预测模型

作者：时佩君; 延佩^*; 菅利华

来源：广西医科大学学报, 2023, 40(11): 1850-1856.

DOI：10.16190/j.cnki.45-1211/r.2023.11.012

• 食管癌
• 肺部感染
• 风险预测
• 降钙素原
• 白细胞介素-1β

目的：探讨食管癌术后感染的影响因素，基于Lasso-Nomogram构建风险预测模型。方法：选取2020年3月至2023年1月空军军医大学唐都医院收治的548例食管癌患者，根据1∶1比例随机分为建模群(n=274)和验证群(n=274)。采用R软件中glmnet进行Lasso筛选术后肺部感染预测因素，进一步通过logistic回归分析预测因素与肺部感染的关联性，根据预测因素运用R语言构建Nomogram风险预测模型。将年龄、吸烟史、糖尿病、肺部基础疾病联合预测作为预测模型1，将年龄、吸烟史、糖尿病、肺部基础疾病、预后营养指数(PNI)、降钙素原(PCT)、白细胞介素-1β(IL-1β)、可溶性髓系细胞触发受体-1(sTREM-1)、CD4+/CD8+联合预测作为预测模型2，在验证群中分别构建预测模型1、预测模型2，并在验证群中通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、净重新分类指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)进行外部验证。结果：Lasso筛选预测因素包括年龄、吸烟史、糖尿病、肺部基础疾病、PNI、PCT、IL-1β、sTREM-1、CD4+/CD8+。预测模型2预测术后肺部感染的AUC大于预测模型1，且预测效果明显改善(P<0.05)。结论：基于年龄、吸烟史、糖尿病、肺部基础疾病、PNI、PCT、IL-1β、sTREM-1、CD4+/CD8+等因素建立的Nomogram风险预测模型对术后肺部感染具有一定预测价值，有助于临床早期筛查高风险人群及制定针对性干预措施，以降低肺部感染发生风险。

• 单位
  唐都医院; 中国人民解放军空军军医大学