一种结直肠癌CVD相关死亡预测模型及其建模方法和应用技术

本发明专利技术属于生物技术领域，公开了一种结直肠癌CVD相关死亡预测模型及其建模方法和应用。所述方法包括：获取样本的临床检验数据：以是否发生CVD死亡为因变量，利用所述临床检验数据建立逻辑回归模型，得到CVD相关死亡的独立预测因素；根据所述独立预测因素建立列线图，即所述结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型。本发明专利技术的模型能够很好地对结直肠癌CVD相关死亡预测，具有较高的准确性，和临床净收益，应用前景广泛。前景广泛。

【技术实现步骤摘要】
一种结直肠癌CVD相关死亡预测模型及其建模方法和应用


[0001]本专利技术属于生物
，涉及一种结直肠癌CVD相关死亡预测模型及其建模方法和应用。

技术介绍

[0002]结直肠癌在世界各国都是高发性疾病，其发病率随年龄增长而提高。结直肠癌患者中，年龄超过75岁的患者占比近1/3，不超过50岁的早发性结直肠癌患者数目亦不容忽视。其中，在被诊断患有结直肠癌的老年患者中，心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)是导致死亡的主要原因。一项系统性研究说明，2％
‑
10％的结直肠癌患者死于CVD，特别是如果患者本身有合并CVD的危险因素，其CVD死亡风险会更高。美国心脏病协会曾报道结直肠癌和CVD存在着一些相互重叠的危险因素，如肥胖和糖尿病等。结直肠癌患者CVD死亡的风险还可能通过治疗如放疗、化疗及免疫治疗等所带来的心脏毒性作用而增加，其中，心脏毒性作用最常见的是左心室功能障碍、心肌炎伴或不伴有心力衰竭。所以及时识别结直肠癌患者的CVD风险尤其是CVD死亡风险是非常必要的，特别是在合并心脏基础疾病和存在肿瘤治疗相关心脏毒性的情况下。
[0003]目前基于结直肠癌CVD死亡风险开展的相关研究尚不全面，且缺乏整体医学和精准化个体医学的概念，因此，亟需开发更具临床意义围绕患者及其诊疗模式为中心的监测和预防模型及方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是根据上述现有技术的不足之处，提供一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型的建立方法，通过该方法可筛选出结直肠癌患者CVD相关死亡的危险因素，通过该模型可得到结直肠癌CVD相关死亡的预后，以指导对结直肠癌患者的临床管理。
[0005]本专利技术的目的之一是提供一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型建模方法，其包括：
[0006]S10.获取样本的临床检验数据；
[0007]S20.以是否发生CVD死亡为因变量，利用所述临床检验数据建立逻辑回归模型，得到CVD相关死亡的独立预测因素；
[0008]S30.根据所述独立预测因素建立列线图，即所述结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型。
[0009]本专利技术的另一目的是提供一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型建模装置，其包括：
[0010]1)数据获取模块，用于获取样本的临床检验数据；
[0011]2)独立预测因素获取模块，用于以是否发生CVD死亡为因变量，利用所述临床检验数据建立逻辑回归模型，得到CVD相关死亡的独立预测因素；
[0012]3)模型构建模块，用于根据所述独立预测因素建立列线图，即所述结直肠癌患者
CVD相关死亡预测模型。
[0013]本专利技术的另一目的是提供一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型，其通过如上所述的方法获得。
[0014]本专利技术的另一目的是提供一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测装置，其包括：
[0015]1)数据获取模块，用于获取待分析样本的临床检验数据；
[0016]2)预测模块，用于根据如上所述的结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型对所述临床检验数据进行分析，预测所述样本的结直肠癌患者CVD相关死亡风险；
[0017]3)数据输出模块，用于输出所述结直肠癌患者CVD相关死亡风险值。
[0018]本专利技术的另一目的是提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的方法或实现如下方法：
[0019]S100.获取待分析样本的临床检验数据；
[0020]S200.根据如上所述的结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型对所述临床检验数据进行分析，预测所述样本的结直肠癌患者CVD相关死亡风险；
[0021]S300.输出所述结直肠癌患者CVD相关死亡风险值。
[0022]本专利技术的另一目的是提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如上所述的方法或实现如下方法：
[0023]S100.获取待分析样本的临床检验数据；
[0024]S200.根据如上所述的结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型对所述临床检验数据进行分析，预测所述样本的结直肠癌患者CVD相关死亡风险；
[0025]S300.输出所述结直肠癌患者CVD相关死亡风险值。
[0026]相对于现有技术，本专利技术的有益效果是：
[0027](1)该方法建立的模型可评估结直肠癌患者CVD相关死亡风险的模型，并以列线图形式进行展示，直观、简明扼要，便于临床医生以及患者进行操作，进行患者个体化预测。
[0028](2)该方法得到的模型有较好的预测准确性，建模组和验证组的C指数分别为0.719(95％CI,0.738
‑
0.742)和0.719(95％CI,0.622
‑
0.668)。
[0029](3)通过校准曲线进行验证，校准曲线显示该方法得到的模型预测和实际生存情况之间有很好的一致性。
[0030](4)通过临床净收益分析显示该方法得到的模型有较高的临床净收益。
[0031](5)通过本专利技术方法可筛选出结直肠癌患者CVD相关死亡的危险因素，通过该模型可得到结直肠癌CVD相关死亡的预后，以指导对结直肠癌患者的临床管理。
[0032](6)通过本专利技术方法建立的模型将结直肠癌患者VCD相关死亡的风险分为三组：低风险组(<37分)，中风险组(37
‑
70分)，高风险组(>70)，从而为医生制定治疗方案提供决策依据。
附图说明
[0033]图1为结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型建模方法流程示意图。
[0034]图2为结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型建模装置示意图。
[0035]图3为实施例2建立的结直肠癌患者CVD相关死亡预测的列线图模型。
[0036]图4为实施例2建模组的校正曲线，用于验证列线图模型的预测准确性。
[0037]图5为实施例2验证组的校正曲线，用于验证列线图模型的预测准确性。
[0038]图6为实施例2决策曲线分析，用于评估列线图模型的临床净收益；其中，A为建模组的决策曲线分析；B为验证组的决策曲线分析。
[0039]图7为实施例2根据构建的列线图模型，将结直肠癌患者VCD相关死亡的风险分为三组:低风险组，中风险组和高风险组；其中，A为建模组；B为验证组。
具体实施方式
[0040]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。
[0041]本专利技术的目的之一是提供一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型建模方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型建模方法，其特征在于，其包括：S10获取样本的临床检验数据；S20以是否发生CVD死亡为因变量，利用所述临床检验数据建立逻辑回归模型，得到CVD相关死亡的独立预测因素；S30根据所述独立预测因素建立列线图，即所述结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型。2.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤S10包括以下至少一项：1)所述样本的临床检验数据包括术后病理确诊为结直肠癌的患者的临床检验数据；2)所述临床检验数据包括基础数据、检查结果、病理信息和CVD死亡信息；3)步骤S10还包括：S11将获取的样本的临床检验数据分为建模组和验模组的步骤。3.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤S10还包括：S12对样本的临床检验数据进行筛选，纳入标准包括：
①
结直肠癌为第一原发肿瘤，且不合并其他肿瘤；
②
病理组织ICD
‑
O
‑
3分型为C18.0，C18.2，C18.3，C18.4，C18.5，C18.6，C18.7，C18.8，18.9，C19.9，C20.9；
③
死亡原因明确；和/或，S13对样本的临床检验数据进行筛选排除，排除标准包括：
①
结直肠癌分化程度及分期信息不完整；
②
随访信息不完整；
③
原位癌；
④
诊断后1个月内死亡。4.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤S20具体包括：以是否发生CVD死亡为因变量，对所述样本的临床检验数据进行单因素Cox回归分析，得到CVD相关死亡的预测因素，对所述预测因素进行多因素Cox回归分析，得到CVD相关死亡的独立预测因素。5.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤S20中，所述以是否发生CVD死亡为因变量，具体包括：对样本的临床检验数据进行分类，根据分类结果将所述样本划分为发生CVD相关死亡组和未发生CVD相关死亡组。6.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤S30构建得到所述预测模型后，还包括对所述预测模型进行验证的步骤；优选地，采用一致性指数、校准曲线及临床净收益分析曲线分别对建模组和验模组进行验证。7.一种结直肠癌患者CVD相关死亡预测模型建模装置，其特征在于，其包括：1)数据获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：张世龙，王妍，张鹏飞，艾罗燕，刘天舒，
申请(专利权)人：复旦大学附属中山医院，
类型：发明
国别省市：