胃癌发生风险的列线图预测模型研究

背景　胃癌（Gastric cancer，GC）严重危害我国居民健康，对个体GC发病风险进行预测有助于早期识别高风险人群，进而采取有针对性的干预措施避免或延缓GC进展。

目的　构建并验证预测个体GC发生风险的列线图模型。

方法　选取2020年1月—2021年7月在安徽、河南、山东、江苏四省14个县（区）肿瘤登记系统中确诊的≥40岁的GC患者作为病例组（684例），按1∶2比例纳入性别、年龄、居住地及健康状况匹配的一般人群作为对照组（1368例）。将所有研究对象按8∶2比例随机分为训练集（1 641例）和验证集（411例）。采用多因素Logistic回归分析筛选变量，建立列线图预测模型。绘制模型预测GC发病风险的受试者工作特征（ROC）曲线，采用ROC曲线下面积（AUC）、Hosmer-Lemeshow法评估模型的区分度和校准度；采用Bootstrap法进行模型验证，采用临床决策曲线（DCA）评估模型的临床实用性。

结果　多因素Logistic回归分析结果显示，饮食口味偏咸（OR=1.690，95%CI=1.333~2.142）、食物偏硬（OR=1.596，95%CI=1.145~2.225）、喜食辣食（OR=1.387，95%CI=1.093~1.760）、二手烟暴露（OR=1.880，95%CI=1.473~2.399）、经常发脾气（OR=3.283，95%CI=2.236~4.819）、胃部疾病史（OR=4.008，95%CI=3.046~5.273）、一级亲属肿瘤史（OR=1.549，95%CI=1.170~2.051）、幽门螺杆菌感染（OR=1.298，95%CI=1.028~1.693）、高盐饮食（OR=1.338，95%CI=1.033~1.734）是GC发生的独立危险因素（P<0.05）；高中及以上学历（OR=0.491，95%CI=0.342~0.703）、规律饮食（OR=0.542，95%CI=0.405~0.726）、食生蒜或蒜苗（OR=0.501，95%CI=0.394~0.636）是GC发生的保护因素（P<0.05）。训练集和验证集预测GC发生风险的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.768（95%CI=0.744~0.792）和0.776（95%CI=0.728~0.823）。Bootstrap法验证结果显示，校正曲线与实际曲线一致性良好（训练集：Brier评分=0.177；验证集：Brier评分=0.176）；Hosmer-Lemeshow检验结果显示，模型拟合度良好（训练集：χ2=4.408，P=0.819；验证集：χ2=4.650，P=0.794）。DCA曲线显示当阈值为0.05~0.79时，使用列线图模型预测GC发生风险可以使患者临床获益。

结论　本研究构建的列线图模型可预测GC的发病风险，便于早期识别高风险人群，且有助于制定有针对性的个体化干预措施。

本文来源：周倩,吴晓敏,王宝华,等. 胃癌发生风险的列线图预测模型研究[J]. 中国全科医学. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0525.（点击文题查看原文）