基于RPA法的脊柱转移瘤个体化治疗方案决策树模型的建立

来源：中华骨科杂志2018年第14期北京时间：

作者：伦登兴,杨雄刚,王丰,苗军,于秀淳,张国川,徐兆万,范顺武,胡永成

单位：潍坊市人民医院,天津医科大学,天津医科大学,天津市天津医院,中国人民解放军联勤保障部队九六〇医院,河北医科大学第三医院,潍坊市人民医院,浙江大学医学院附属邵逸夫医院,天津市天津医院

摘要：目的 通过递归分割分析法（recursive partitioning analysis，RPA）评估脊柱转移瘤的预后影响因素，建立指导临床选择个体化治疗方案的决策树模型。方法 回顾性分析国内3家医院2011年1月至2015年12月共169例行手术治疗脊柱转移瘤患者的病历资料，其中男102例，女67例，男女比例为1.48∶1；年龄18~84岁，平均（59.2±11.1）岁。使用统计学软件SPSS Modeler 18.0随机抽取70%（118例）患者作为训练样本，余51例为验证样本。采用递归分割分析法分析脊柱转移瘤术前风险因素，包括原发肿瘤、Karnofsky performance score（KPS）评分、Frankel分级、性别、年龄、内脏转移、脊柱外骨转移、脊柱多发转移、血糖、血压、手术部位、症状出现至手术间期、血清白蛋白水平等危险因素；采用Pearson’s卡方检验判断决策树模型的分割点。决策树模型的建立使用卡方自动交叉诊断器（CHi-squared automatic interaction detector，CHIAD）算法，并自动计算敏感性和特异性的大小以反映模型的准确性。结果 本组平均生存时间（12.6±1.2）个月[95% （10.1，15.0）]。训练样本灵敏度为96.9%，特异度为89.8%，Kappa系数为0.874；验证样本灵敏度为95.4%，特异度为90.8%，Kappa系数0. 810。RPA预后因素及对生存率影响权重由高至低依次是Frankel分级（ =8.132， =0.005）、原发肿瘤和KPS评分（平级， =9.871， =0.000； =11.945， =0.003）、血清白蛋白和运动缺失时间（平级， =7.566， =0.018； =9.966， =0.008）。RPA生存期的决策树模型共7类，Ⅰ~Ⅶ类生存期分别为51、18、13、8、4、5、11个月。根据RPA生存时间的不同，手术分级3级：全脊椎切除术为1级，包括Ⅰ、Ⅱ类，平均生存时间>18月；有限手术为2级，包括Ⅲ类、Ⅴ类和Ⅶ类，生存时间在6~18个月；保守治疗为3级，包括Ⅳ类和Ⅵ类，生存时间<6个月。 结论 基于RPA的脊柱转移瘤生存期预测的决策树模型不仅能够明确预后因素，而且能够对各种预后因素进行分类、分级；决策树模型简便、易行，通过预测生存时间，可以作为指导临床医师选择最佳的手术方案。

关键词：方法;决策树;多中心研究;个体化医学