Development and Validation of a Frailty Risk Prediction Model for Preoperative Non-Small-Cell Lung Cancer Patients: A Cross-Sectional Study - PubMed
6 days ago
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- 本研究旨在利用临床参数和机器学习技术，开发并验证适用于非小细胞肺癌（NSCLC）术前患者的衰弱风险预测模型。
- 共纳入489例术前NSCLC患者，分为训练集（n=342）和验证集（n=147）。
- 采用FRAIL量表评估衰弱状态，衰弱/衰弱前期发生率为36.1%。
- 关键预测因子包括年龄、BMI、合并症分级、疲劳程度、行走困难、肺功能及TyG指数。
- LightGBM模型表现最优，训练集AUC达0.965，验证集AUC为0.807。
- TyG指数、合并症分级和最大自主通气量被识别为最重要的预测变量。
- 机器学习与生理标志物结合较传统方法显著提升预测准确性。