基于Logistic回归和决策树法预测乳腺癌术后疼痛综合征的发生风险
金藤
曹磊
王玉秀
221100,徐州医科大学附属医院
摘要：目的:对乳腺癌术后疼痛综合征(PMPS)的危险因素进行分析,并构建其风险预测模型.方法:回顾性选取 2021年 2月—2024年2月医院收治的275例乳腺癌手术病人作为研究对象,根据术后是否发生PMPS,将其分为PMPS组和非PMPS组,收集两组病人临床相关资料,采用单因素及多因素Logistic回归分析PMPS的危险因素,并采用决策树法与Logistic回归算法构建其风险预测模型,比较两种模型对PMPS的预测价值.结果:275例乳腺癌手术病人,在后期随访中,有 58例发生PMPS,其发生率为21.09%;Logistic回归分析结果显示,糖尿病、肿瘤部位、术前焦虑抑郁、腋窝淋巴结清扫以及术后放化疗是乳腺癌病人发生PMPS的危险因素(P<0.05);根据危险因素生成的决策树模型选择肿瘤部位、糖尿病、术前焦虑抑郁以及术后放化疗4个解释变量,其中肿瘤部位为PMPS最重要的影响因素;决策树模型的曲线下面积(AUC)为0.773[95%CI(0.719,0.821)],大于Logistic回归模型的0.705[95%CI(0.647,0.758)],P<0.05.结论:糖尿病、肿瘤部位(上象限)、术前焦虑抑郁、腋窝淋巴结清扫以及术后放化疗是乳腺癌病人发生PMPS的危险因素,本研究构建的决策树模型,其预测效能相较于Logistic回归模型具有显著优势.
关键词：Logistic回归决策树法乳腺癌术后疼痛综合征风险预测模型
论文发表日期：2025-06-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2012-2016 )
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