決策樹模型與logistic回歸模型在胃癌高危人群干預效果影響因素分析中的應用

徐州醫科大學公共衛生學院(221004) 劉 兵 李 蘋 朱玫燁 黃水平

胃癌是危害人類健康的消化道惡性腫瘤之一，世界胃癌的高發地區為亞洲，我國胃癌的年新發病率占世界總發病率的42%[1]，且胃癌患者的生存率較低[2]。由于胃癌的發生發展受多方面因素的影響[3]，故影響胃癌預后的因素逐漸成為研究的重點。傳統的影響因素分析多是采用了logistic回歸分析，該分析方法作為分析影響因素有效的統計學方法，有效的展現了因變量和自變量之間的數量依存關系，同時考慮自變量是否對因變量構成交互作用，但當自變量較多時，回歸模型中要考慮交互作用很難真正實現。決策樹模型已經廣泛應用于經濟領域[4-5]。針對傳統的回歸模型的局限性，決策樹模型能有效的解決，本文將決策樹模型應用于流行病學資料，比較并結合logistic回歸分析的結果，以期望更好的對胃癌高危人群實施干預，提高胃癌高危人群的生存率。

對象與方法

1.研究對象

干預對象為2012年6月至2015年6月課題組前期人工神經網絡模型篩查出的胃癌高危人群，共111名病例[6]。納入標準為：①35～75歲的當地常住居民，②自愿參加胃鏡復檢者；排除標準為：①確診的胃癌患者，②妊娠期婦女，③嚴重智障或語言交流障礙者，④患有胃鏡禁忌癥者，嚴重感冒、心臟疾病等。

2.研究方法

(1)資料收集

胃鏡初次檢查及檢查結束6個月后分別進行干預前和干預后的問卷調查。對于未參與復查者采用電話訪問的方式進行評估。調查問卷采用本課題前期臨床病例對照研究所制定的調查表，調查內容主要包括基本情況，飲食習慣，生活狀況及健康檢查等，以胃鏡檢查結果情況改變為因變量(1好轉，2無效)。

(2)建立決策樹模型

將影響胃癌高危人群干預效果的影響因素進行CHAID算法分析，分類規則：分割顯著性水準αmerge=αsplit=0.05；決策樹生長層數為3層，停止規則為α=0.05，母節點最小樣本量為50，子節點為10。

(3)建立logistic回歸模型

將影響胃癌高危人群干預效果的影響因素采用Forward Stepwise(Wald)方法建立非條件logistic回歸模型。

3.統計學處理

采用EpiData 3.1進行調查表資料的雙份錄入，建立數據庫。用構成比、率描述數據。采用卡方分析、秩和檢驗進行單因素分析，對于有統計學意義的自變量分別建立CHAID決策樹模型和logistic回歸模型，分析并比較兩種方法的分析結果，檢驗水準α=0.05。

結 果

1.基本情況

本次評價共調查111例胃癌高危病例，男性50例(45.05%)，女性61例(54.95%)，平均年齡為(54.96±9.88)歲。

2.影響胃癌高危人群干預效果的單因素分析

以胃鏡檢查結果改變情況為因變量(好轉，無效)進行單因素分析，結果表明：年齡、健康教育頻率、三餐情況、燒烤類食物攝入頻率、是否喜歡食用蘿卜、是否經常生氣、幽門螺旋桿菌(HP)感染轉歸情況等因素有統計學意義，見表1。

表1 單因素分析結果

續表1 單因素分析結果

3.影響胃癌高危人群干預效果的多因素logistic回歸分析

將單因素分析有統計學意義的變量進行二分類非條件logistic回歸分析，變量賦值見表2。結果顯示：健康教育頻率、三餐情況、是否喜歡食用蘿卜、HP感染轉歸情況等變量有統計學意義，經常參加健康教育、喜歡食用蘿卜是干預效果的保護因素，三餐情況不規律、HP感染轉歸情況加重為危險因素，見表3。Hosmer & Lemeshow檢驗χ2=5.629，P=0.689， 說明模型能夠較好地擬合數據。

表2 變量賦值表

表3 多因素logistic回歸分析結果

4.CHAID決策樹模型分析影響胃癌高危人群干預效果的因素

按照上述設置的參數，產生的終末結點規則見表4。模型的判斷準確率80.2%，說明所建立模型的預測準確率較高。在入選的7個變量中，HP感染轉歸情況、是否喜歡食用蘿卜、三餐情況是決策樹中影響胃癌高危人群干預效果的變量。劃分第一層為HP感染轉歸情況，表明HP感染轉歸情況與干預效果的相關性最高，在HP感染轉歸好轉的高危人群的干預效果好轉占70%，干預無效的占30%。在HP感染轉歸無效和加重的高危人群中，喜歡食用胡蘿卜的高危人群的干預好轉占64.3%，干預無效占35.7%，三餐規律的不喜歡食用蘿卜的高危人群干預好轉占19.6%，干預無效占80.4%，而三餐不規律和偶爾的高危人群的干預效果好轉為0.0%，干預無效達到100.0%，見圖1。該模型估計風險為0.198，標準誤為0.038。

5.兩種模型分析結果的比較

兩種模型的分析結果顯示，年齡、燒烤類食物、是否經常生氣在兩方法中均被排除，均顯示此三種因素均不是胃癌高危人群干預效果的影響因素。logistic回歸模型中的影響因素包括健康教育頻率，然而在決策樹模型中被剔除。展現了兩模型的不同之處，從兩方法的不同結果可知，logistic回歸模型表達了變量的依存關系，而決策樹考慮到了變量間的交互及關系，詳細的顯示出變量在各亞類中的作用形式，提供了豐富的信息。

表4 干預效果影響因素的分類規則(%)

圖1

CHAID決策樹模型與logistic回歸模型對干預效果的評價效能比較，CHAID模型評價預后好轉的AUC為0.814(95%CI0.730～0.898)，靈敏度為85.7%，特異度為67.6%，logistic回歸模型評價預后好轉的AUC為0.849(95%CI0.771～0.927)，靈敏度為76.%，特異度為76.5%，兩模型曲線下面積接近，說明兩者的評價效能相近，且決策樹模型靈敏度較高，logistic回歸模型的特異度較高，二者結合，將更加有助于找出影響干預效果的因素。

討 論

綜合兩模型的分析結果顯示，健康教育頻率、三餐情況、是否喜歡食用蘿卜、HP感染轉歸情況是胃癌高危人群胃病干預效果的影響因素，其中經常參加健康教育以及喜歡食用蘿卜是胃癌干預效果的保護因素，三餐情況不規律以及HP感染轉歸情況加重是胃癌干預效果的危險因素。

1.保護因素

經常參加健康教育是胃癌高危人群胃癌干預效果的保護因素[7]，參加健康教育人群可以對自身的疾病有更清醒的認識，對于某些危害自身健康的不良生活方式、飲食習慣等，通過不斷的認知學習，可以有效的控制生活中這種不良行為的發生。本研究還注意到，喜歡食用蘿卜是胃癌高危人群胃癌干預效果的保護因素[8]，是因為蘿卜中的β-胡蘿卜素，在體內經過代謝轉化，產生了增強機體免疫功能的維生素A，在預防上皮細胞癌變的過程中具有重要作用。

2.危險因素

三餐情況不規律為胃癌干預效果的危險因素[9]，主要由于不規律、暴飲暴食等會加重胃的負擔，引起胃酸的分泌紊亂，從而會影響胃黏膜，進而加重胃部疾病。Correa等[10]在哥倫比亞的胃癌高發區進行的一項852例HP感染的隨機對照干預研究在隨訪6年后發現，根除HP后萎縮性胃炎和腸化生好轉的比例明顯增加，與對照組形成鮮明的對比；呂賓[11]對胃竇部萎縮患者隨訪三年后，發現HP根除者胃竇部萎縮評分明顯下降，而未進行HP根除的對照組其評分并無明顯變化。我們的研究也表明，治療HP可以有效防止胃病的發生和發展。

3.決策樹模型和logistic回歸模型

研究顯示，CHAID決策樹模型清晰的指出了各因素間的相互作用關系，具體的分析說明了某因素在各亞群中是否有意義。比如不喜歡食用蘿卜在HP感染轉歸情況無效或加重中是干預效果的影響因素，而在HP感染轉歸情況好轉中沒有意義。還可以清晰的說明HP感染轉歸情況好轉的人干預好轉的發生率最高，提示HP感染轉歸情況是影響干預效果的最重要的因素。同時，logistic回歸分析結果充分的展現了自變量與因變量的數量依存關系，在自變量對因變量變化關系方面的信息都比決策樹模型要充分，但是在交互作用方面的效果不如決策樹模型。因此，本研究認為，在影響因素分析中，應該注重將二者結合，充分發揮兩種模型的優越性。

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