胃癌术后严重并发症风险度的预测方法技术

本发明专利技术提供了一种客观、量化、精确度高的胃癌术后严重并发症风险度的预测方法。该方法包括以下步骤：（１）通过全面的单因素分析，筛选出对胃癌术后严重并发症有影响的若干因素，（２）通过二值多元非条件逻辑回归分析确定真正影响预后的决定因素，（３）通过受试者工作特征曲线分析，确定最佳的预测值分界值，（４）建立以主要危险因素为自变量的预测模型，通过预测概率来判断病人术后发生严重并发症的风险度。本发明专利技术是一种高精确度、全面客观、易操作、智能化的风险评估系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于医学的预测方法，具体涉及一种通过胃癌病人术前信息、手术信息、肿瘤病理信息来预测术后严重并发症风险度的方法。
技术介绍
在我国，胃癌是最常见的恶性肿瘤之一，其发病率及死亡率均居各种恶性肿瘤前列。胃癌的主要治疗方法是外科手术和辅助化疗，根治性胃癌手术是目前能够达到治愈目的的唯一治疗方法。标准的胃癌根治手术包括胃切除、淋巴结清扫和消化道重建3个内容，手术创伤大，操作复杂，由于我国的胃癌患者多为老年人，常有慢性并存病，肿瘤又以中晚期癌较为多见，故即使在手术经验丰富的大型医疗单位，胃癌术后严重并发症的发生率仍达10％～20％。常见的胃癌术后严重并发症如下(一)严重感染，包括胸腔感染、腹腔感染、切口感染等；(二)肠梗阻，包括急性输入襻梗阻、吻合口梗阻、输出襻梗阻、胃瘫等；(三)瘘，包括胰瘘、吻合口瘘、十二指肠残端瘘等；(四)多器官功能障碍，包括心、肺、肝、肾等器官功能衰竭、应激性溃疡、DIC等。和其他手术相比，胃癌的术后严重并发症更具有其独特性和复杂性，一旦发生，临床处理极为棘手，治疗费用耗资巨大，重症者极易继发多器官功能衰竭而危及生命，病死率高达24％。因此，确定胃癌根治术后严重并发症的风险因素和风险度，具有十分重要的临床价值和社会价值。在胃癌术后严重并发症的风险因子确定及风险预测的研究领域，目前的国内外研究尚存在着诸多的缺陷(1)有的研究者采集的致病因子少，参与病例少，不符合现代循证医学的核心要求之一，即临床证据要来自多中心、大样本的随机对照临床试验(RCT)、系统性评价(systematic review)和荟萃分析(meta-analysis)；(2)有的研究者采用单因素分析方法，而胃癌术后严重并发症和众多致病因子之间的关系非常复杂，单因素分析无法在复杂的关系中平衡多种混杂因素的作用，也无法形成预测模型；(3)有的研究者采用多元线性回归分析方法，无法确定预测概率的最佳分界值，无法对建立的模型进行准确的验证和评价，实用性和可操作性差；而术后严重并发症和各种致病因子之间的关系实际上并非线性关系，同时，一个好的预测模型，必须要确定预测概率的最佳分界值，必须要通过严格的验证，证明其有较高的准确度、敏感度、特异度，并且要求操作简便，实用性强；(4)欲从对术后严重并发症有影响的众多因素中找出作用显著的因素，以达到疾病预后预测的目的，必须对传统预测方法作进一步的拓展，把统计学前沿的知识和思想引入到资料的分析方法之中。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种。本专利技术是通过对胃癌病人术前信息、手术信息、肿瘤病理信息等临床指标进行全面细致的回顾性调查，通过二值多元非条件逻辑回归(Logistic Regression)分析，确定胃癌术后严重并发症的主要危险因素，计算其相对危险度；通过受试者工作特征曲线(ROC)分析，确定最佳预测分界值，评价该预测方法的灵敏度、特异度；建立以主要危险因素为自变量的预测模型，从而为术后严重并发症风险度的评估提供客观依据，达到帮助病人进行医疗决策、辅助病房管理、指导医学临床研究等作用。为实现本专利技术所述目的，本专利技术提供一种利用二值多元非条件逻辑回归(LogisticRegression)分析技术和受试者工作特征曲线(ROC)分析技术来评估胃癌术后严重并发症风险度的方法，该预测方法包括以下步骤1.应用SPSS 13.0软件包建立胃癌信息数据库，所记录的79个变量指标如下(1)连续性变量淋巴结转移数目、淋巴结清扫数目、术中输血量、术中时间、肿瘤直径、年龄、血浆白蛋白、前白蛋白、肝功能Child-pugh评分、总胆红素、血红蛋白、白细胞计数、淋巴细胞计数、凝血酶原时间、血糖、癌胚抗原；(2)有序变量淋巴结(LN)清扫度、手术根治度、T分期、N分期、TNM分期、肿瘤分化程度、Borrman分型；(3)二分类变量第10组LN清扫、第11p组LN清扫、第12组LN清扫、第13组LN清扫、第14a组LN清扫、第14v组LN清扫、第15组LN清扫、第16a组LN清扫、第16b组LN清扫、联合脏器切除、联合肝叶切除、联合胆囊切除、联合脾切除、联合胰体尾及脾切除、联合Whipple手术、联合卵巢切除、联合横结肠切除、联合升降结肠切除、残胃切除、空肠营养造瘘、Broun吻合、浸润周围器官、浸润大网膜、浸润肝脏、浸润胆囊、浸润横结肠系膜、浸润横结肠、浸润胰头、浸润胰体尾、浸润脾脏、浸润食管、浸润十二指肠、远处器官转移、肝转移、腹膜转移、卵巢转移、广泛淋巴结转移、广泛腹腔转移、腹水、术前并存冠心病、严重心律失常、高血压病、慢阻肺、慢性肾功能不全、肝硬化、门静脉高压症、脑血管病、糖尿病、体重减轻、幽门梗阻、术前予营养支持、术后予营养支持等；(4)名义变量(需进行哑元化处理，转变为二分类变量)消化道重建方式、胃切除范围、肿瘤部位、组织类型；2.先将所调查的79个变量指标进行单因素分析，相应的统计学处理方法如下连续型变量采用独立样本T检验；有序变量采用非参数检验(Mann-Whitney U检验或Kolmogorov-Smirnov Z检验)；二分类变量采用卡方检验或Fisher精确概率法；可信区间(CI)取95％，显著性差异取P≤0.05，结果筛选出18个差别有统计学意义的变量指标如下联合胰体尾及脾切除、联合Whipple手术、Borrman分型、术中失血量、年龄、肿瘤直径、术中时间、肝功能Child-Pugh积分、术前慢性并存病、门静脉高压症、全胃切除、幽门梗阻、Nol6a组淋巴结清扫、No13组淋巴结清扫、肿瘤TNM分期、淋巴结清扫度、残胃切除、凝血酶原时间；3.将筛选出的18个变量作二值多元非条件逻辑回归分析，进行模型检验，判别分析，计算各因素的偏回归系数和相对危险度OR＝Exp(B)，得出8个真正影响胃癌术后严重并发症的因素如下联合胰体尾及脾切除、淋巴结清扫度、肝功能Child-Pugh积分、术前慢性并存病、全胃切除、No16a组淋巴结清扫、术中失血量、肿瘤TNM分期； 4.统计每位病人的术后并发症实际发生情况和预测概率，以预测概率为检验变量，以术后并发症实际发生情况为状态变量，作受试者工作特征曲线(ROC)分析，根据曲线下面积(Az)评价该预测方法的价值，根据尤登(Youden)指数确定最佳预测分界值，并评价该预测方法的灵敏度、特异度；5.根据上述步骤3的逻辑回归分析结果，建立胃癌术后严重并发症风险度的预测模型P＝Exp∑B0+B1X1+…+BkXk/1+Exp∑B0+B1X1+…+BkXk，其中P为应变量，代表风险概率值，X为自变量，代表各危险因子，B为偏回归系数，结合由尤登指数确定的最佳分界值，即可用于预测每例胃癌病人发生术后严重并发症的风险概率。本专利技术的有益效果如下在医学实践中，某一疾病的发生往往是众多致病因素综合作用的结果，其中的因果关系错综复杂。逻辑回归(Logistic Regression)拟合方法进行多变量分析时，能在复杂的关系中平衡多种混杂因素的作用，筛选出的因素更为客观和可信，尤其适用于应变量为二分类变量、自变量为多个危险因素的临床资料，且该分析方法对资料数据的分布性限制很少，临床使用尤为方便。受试者工作特征曲线(Receiver Operating Charact本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种胃癌术后严重并发症风险度的预测方法，其特征在于该方法是利用二值多元非条件逻辑回归分析技术和受试者工作特征曲线分析技术来评估胃癌术后严重并发症的风险度，该预测方法包括以下步骤：（１）应用ＳＰＳＳ１３．０软件包建立胃癌信息数据库，所 记录的７９个变量指标如下：（１）连续性变量：淋巴结转移数目、淋巴结清扫数目、术中输血量、术中时间、肿瘤直径、年龄、血浆白蛋白、前白蛋白、肝功能Ｃｈｉｌｄ－ｐｕｇｈ评分、总胆红素、血红蛋白、白细胞计数、淋巴细胞计数、凝血酶原时间、血糖、癌胚抗原；（２）有序变量：淋巴结（ＬＮ）清扫度、手术根治度、Ｔ分期、Ｎ分期、ＴＮＭ分期、肿瘤分化程度、Ｂｏｒｒｍａｎ分型；（３）二分类变量：第１０组ＬＮ清扫、第１１ｐ组ＬＮ清扫、第１２组ＬＮ清扫、第１３组ＬＮ清扫、第１４ａ组ＬＮ清扫、第１４ｖ组ＬＮ清扫、第１５组ＬＮ清扫、第１６ａ组ＬＮ清扫、第１６ｂ组ＬＮ清扫、联合脏器切除、联合肝叶切除、联合胆囊切除、联合脾切除、联合胰体尾及脾切除、联合Ｗｈｉｐｐｌｅ手术、联合卵巢切除、联合横结肠切除、联合升降结肠切除、残胃切除、空肠营养造瘘、Ｂｒｏｕｎ吻合、浸润周围器官、浸润大网膜、浸润肝脏、浸润胆囊、浸润横结肠系膜、浸润横结肠、浸润胰头、浸润胰体尾、浸润脾脏、浸润食管、浸润十二指肠、远处器官转移、肝转移、腹膜转移、卵巢转移、广泛淋巴结转移、广泛腹腔转移、腹水、术前并存冠心病、严重心律失常、高血压病、慢阻肺、慢性肾功能不全、肝硬化、门静脉高压症、脑血管病、糖尿病、体重减轻、幽门梗阻、术前予营养支持、术后予营养支持等；（４）名义变量，需进行哑元化处理，转变为二分类变量；消化道重建方式、胃切除范围、肿瘤部位、组织类型；　　（２）先将所调查的７９个变量指标进行单因素分析，相应的统计学处理方法如下：连续型变量采用独立样本Ｔ检验；有序变量采用非参数检验，即Ｍａｎｎ－ＷｈｉｔｎｅｙＵ检验或Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－ＳｍｉｒｎｏｖＺ检验；二分类变量采用卡方检 验或Ｆｉｓｈｅｒ精确概率法；可信区间（ＣＩ）取９５％，显著性差异取Ｐ≤０．０５，结果筛选出１８个差别有统计学意义的变量指标如下：联合胰体尾及脾切除、联合Ｗｈｉｐｐｌｅ手术、Ｂｏｒｒｍａｎ分型、术中失血量、年龄、肿瘤直径、术中时间、肝功能Ｃｈｉｌｄ－Ｐｕｇｈ积分、术前慢性并存病、门静脉高压症、全胃切除、幽门梗阻、Ｎｏ１６ａ组淋巴结清扫、Ｎｏ１３组淋巴结清扫、肿瘤ＴＮ...

【技术特征摘要】
1.一种胃癌术后严重并发症风险度的预测方法，其特征在于该方法是利用二值多元非条件逻辑回归分析技术和受试者工作特征曲线分析技术来评估胃癌术后严重并发症的风险度，该预测方法包括以下步骤(1)应用SPSS 13.0软件包建立胃癌信息数据库，所记录的79个变量指标如下(1)连续性变量淋巴结转移数目、淋巴结清扫数目、术中输血量、术中时间、肿瘤直径、年龄、血浆白蛋白、前白蛋白、肝功能Child-pugh评分、总胆红素、血红蛋白、白细胞计数、淋巴细胞计数、凝血酶原时间、血糖、癌胚抗原；(2)有序变量淋巴结(LN)清扫度、手术根治度、T分期、N分期、TNM分期、肿瘤分化程度、Borrman分型；(3)二分类变量第10组LN清扫、第11p组LN清扫、第12组LN清扫、第13组LN清扫、第14a组LN清扫、第14v组LN清扫、第15组LN清扫、第16a组LN清扫、第16b组LN清扫、联合脏器切除、联合肝叶切除、联合胆囊切除、联合脾切除、联合胰体尾及脾切除、联合Whipple手术、联合卵巢切除、联合横结肠切除、联合升降结肠切除、残胃切除、空肠营养造瘘、Broun吻合、浸润周围器官、浸润大网膜、浸润肝脏、浸润胆囊、浸润横结肠系膜、浸润横结肠、浸润胰头、浸润胰体尾、浸润脾脏、浸润食管、浸润十二指肠、远处器官转移、肝转移、腹膜转移、卵巢转移、广泛淋巴结转移、广泛腹腔转移、腹水、术前并存冠心病、严重心律失常、高血压病、慢阻肺、慢性肾功能不全、肝硬化、门静脉高压症、脑血管病、糖尿病、体重减轻、幽门梗阻、术前予营养支持、术后予营养支持等；(4)名义变量，需进行哑元化处理，转变为二分类变量消化道重建方式、胃切除范围、肿瘤部位、组织类型；(2)先将所调查的79个变量指标进行单因素分析，相...

【专利技术属性】
技术研发人员：张坚，郑晓兵，张伟，陶鹏德，朱维铭，黎介寿，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]