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术后胃瘫综合征（PGS）严重影响患者术后生活质量，且机器人手术对其影响存争议。研究人员构建并验证预测模型，纳入 7 个影响因素，模型表现良好，为临床提供指引，还发现机器人手术或能降低 PGS 发生。
术后胃瘫综合征（Postsurgical gastroparesis syndrome，PGS）会显著降低患者术后的生活质量。随着机器人手术的发展，其能否为胃癌提供新的治疗方式并降低胃瘫综合征的发生率存在争议。本研究利用机器学习技术和传统逻辑回归构建并验证预测模型，旨在为临床医生提供指导。
本研究纳入来自同一医疗中心的两个队列（队列 1：n = 619，用于模型构建和内部验证；队列 2：n = 312，用于外部验证），根据手术时间划分。在队列 1 中，随机森林采用 3:1 的比例进行训练和验证，逻辑回归采用 7:3 的比例。通过分析受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curves，ROC），研究人员选择经典逻辑回归构建预测模型，随后使用校准曲线和决策曲线分析（Decision Curve Analysis，DCA）进行评估。最后，在队列 2 上进行外部验证。
该模型纳入 7 个因素，包括术前总胆红素（Pre - operative TBIL，OR = 2.99）、术前直接胆红素（Pre - operative DBIL，OR = 2.35）、术前血钾（Pre - operative potassium，OR = 6.8）、手术类型（Surgical type，OR = 3.76）、胃管拔除时间（Gastric tube removal time，OR = 3.48）、重建方式（Reconstruction mode，OR = 4.63）和手术时间（Operative time，OR = 2.21） 。该模型在 ROC 中表现良好，训练集的曲线下面积（AUC）值为 0.892，内部验证集（队列 1）为 0.858，外部验证集（队列 2）为 0.849。三个数据集的校准曲线均显示预测概率与实际概率高度一致。DCA 表明该模型具有重要的临床实用性。研究人员建立了更可靠的 PGS 预测模型，能为临床医生提供指导，并且机器人手术被认为是可降低 PGS 发生的因素之一。
