基于限制性立方样条模型分析新疆石油工人血脂水平与高血压的关系

  目的  探讨新疆维吾尔自治区(简称新疆)石油工人LDL、TC以及三酰甘油葡萄糖指数(triglyceride glucose index, TyG)和高血压患病风险的关系。  方法  以2021年4月—2021年6月,新疆克拉玛依市6所油田基地的2 500名18~65岁并且工龄≥1年的工人作为研究对象。通过logistic回归分析模型结合限制性立方样条分析石油工人LDL、TC和TyG指数与高血压的关系。  结果  (1) 不同性别组年龄、吸烟、饮酒、高血压、BMI、TC、TG、HDL、LDL、FPG、TyG和尿酸(uric acid, UA)比较,差异有统计学意义(均有P < 0.001)。(2)校正相关混杂因素之后,LDL边缘升高组发生高血压的风险为正常组的1.45倍。与正常TC组相比,TC边缘升高组和升高组发生高血压的风险分别增加27%和46%。TyG的最高四分位数组(Q4)发生高血压的风险是最低四分位数组(Q1)的3.24倍。(3)分层分析结果显示:在男性中,LDL边缘升高组、TC升高组发生高血压的风险分别是正常组的1.37倍和1.43倍;女性中,LDL边缘升高组、TC升高组发生高血压的风险分别是正常组的2.71倍和2.72倍。男性中TyG的Q4组发生高血压的风险是Q1组的2.72倍,男性中TyG的Q4组发生高血压的风险是Q1组的2.65倍,女性中Q4组发生高血压的风险是Q1组的4.60倍。(4)限制性立方样条结果显示,LDL、TC及TyG指数与高血压的患病风险之间的剂量反应关系在男女性中不一致。  结论  较高水平的LDL、TC、TyG指数是新疆石油工人患高血压的危险因素,可以通过控制血脂、血糖指标有效防治高血压的发生。     

基于SEER 数据库构建前列腺癌术后生存率预测模型

目的 探讨前列腺癌患者术后总生存率的影响因素,构建术后总生存率的列线图预测模型,预测患者术后1、3及6年总生存率,并进行该模型的临床获益分析 。方法 通过 SEER stat 软件提取Surveillance,Epidemiology,and End Results Program(SEER)数据库2012年1月至2017年12月经病理学诊断的48 486例前列腺癌患者一般临床资料和随访数据。将年龄、肿瘤转移情况、gleason评分、PSA、有无骨转移和肿瘤分化程度等6个因素纳入研究中,通过Cox回归,分析影响患者术后总生存率的因素,采用逐步回归法选择对总生存率影响最大的因素,并构建列线图。通过校准图、ROC曲线和C指数对模型进行评估。通过决策曲线对列线图预测模型的临床获益预测的准确性进行评估。结果 年龄(=3 535.714,P<0.001)、肿瘤分化程度(=2 127.478,P<0.001)、转移情况(=2 020.823,P<0.001)、有无骨转移(=33.409,P<0.001)、PSA(=3 197.936,P<0.001)和gleason评分(=9 257.727,P<0.001)等均是影响前列腺癌患者术后总生存率的独立危险因素,通过逐步回归法筛选出肿瘤分化程度、gleason评分、转移情况、有无骨转移和年龄与前列腺癌患者术后生存率关联最紧密,使用这些因素构建列线图预测模型。训练集和验证集的一致性指数分别为0.622(95%CI:0.618～0.625)和0.617(95%CI:0.614～0.620),训练集和验证集样本的1、3、6年ROC 曲线下面积(AUC)均为0.6左右。校准图表示该模型的预测值和实际值之间具有较好的一致性。结论 基于肿瘤分化程度、gleason评分、有无骨转移、转移情况和年龄5个因素构建的前列腺癌患者术后总生存率列线图预测模型具有一定的参考价值,有助于医师正确的评估患者的术后总生存率,对患者诊疗和预后评价提供参考依据。     

结合生物信息学分析建立前列腺癌预后风险预测模型

目的 基于公共数据库构建前列腺癌的预后风险预测模型。方法 下载TCGA数据库中前列腺癌相关数据及GEO数据库的GSE104131数据集，对GSE104131测序数据进行加权基因共表达网络分析，得到关联前列腺癌(PCa)组织最高的关键模块，并与TCGA测序数据取交集，获得交集基因表达矩阵，进而对其表达量进行差异比较，最后对差异基因进行单因素和多因素cox回归分析，构建前列腺癌的预后风险预测模型，并对模型进行验证。结果 加权基因共表达网络分析(WGCNA)分析获得棕色模块为关键模块，差异表达基因共有200个，单因素cox回归分析获得16个与总生存率高度相关的潜在基因，多因素cox回归分析获得4个与PCa患者预后相关的基因，且构建了一个四基因风险预测模型。结论 本研究构建的模型对前列腺癌高低风险人群有较好的生存预测能力，为PCa预后风险的研究提供了基础，可为PCa的治疗提供新的方向。