Construction and effect verification of a risk prediction model for death anxiety in lung cancer patients

Tong Boshan; Sun Wei

doi:10.13406/j.cnki.cyxb.004002

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Construction and effect verification of a risk prediction model for death anxiety in lung cancer patients

Clinical research | 更新时间：2026-02-13

- Construction and effect verification of a risk prediction model for death anxiety in lung cancer patients
- Journal of Chongqing Medical University Vol. 51, Issue 1, Pages: 121-129(2026)
- 作者机构：
  
  1.陆军军医大学第一附属医院呼吸与危重症医学科，重庆 400038
  2.陆军军医大学第一附属医院临床护理教研室，重庆 400038
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13406/j.cnki.cyxb.004002
  CLC： R47
- Received：10 August 2025，
  
  Revised：2025-09-30，
  
  Published：28 January 2026
- 稿件说明：
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童博姗，孙溦.肺癌患者死亡焦虑风险预测模型的构建及效果验证[J].重庆医科大学学报，2026，51（1）：121-129.

Tong Boshan,Sun Wei.Construction and effect verification of a risk prediction model for death anxiety in lung cancer patients[J].Journal of Chongqing Medical University,2026,51(1):121-129.
童博姗，孙溦.肺癌患者死亡焦虑风险预测模型的构建及效果验证[J].重庆医科大学学报，2026，51（1）：121-129. DOI： 10.13406/j.cnki.cyxb.004002.

Tong Boshan,Sun Wei.Construction and effect verification of a risk prediction model for death anxiety in lung cancer patients[J].Journal of Chongqing Medical University,2026,51(1):121-129. DOI： 10.13406/j.cnki.cyxb.004002.

摘要

目的

构建肺癌患者死亡焦虑风险预测模型，并验证该模型的预测效果。

方法

于2024年5月至2024年7月，选取重庆市3所三级甲等医院呼吸内科5个病区的308例肺癌患者作为模型建立对象，将其分为高水平死亡焦虑组（195例）和低水平死亡焦虑组（113例）。采用受试者操作特征曲线检验模型的预测效果，通过Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评价模型的一致性和校准度，通过决策曲线分析对模型的临床有效性进行评价。选择2024年8月至2024年9月符合纳入标准的112例肺癌患者进行模型预测效果检验。

结果

肺癌患者高水平死亡焦虑的发生率为63.3%；年龄、个人信仰、自尊水平和日常生活活动能力是肺癌患者死亡焦虑水平的保护因素；肿瘤分期、抑郁症状和焦虑症状是肺癌患者死亡焦虑水平的危险因素。预测模型的曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.979，灵敏度为0.964，特异度为0.938，约登指数为0.902，最佳临界值为0.549；校准曲线为斜率接近1的直线；决策曲线分析结果显示，在0.06~0.80的风险阈值范围内模型的净收益均为正值；验证结果显示，曲线下面积AUC为0.983，灵敏度为0.938，特异度为0.979，约登指数为0.917。

结论

该研究构建的肺癌患者死亡焦虑风险预测模型预测效能良好，有助于预测肺癌患者高水平死亡焦虑的发生，为今后制订相关的干预措施提供了参考依据。

Abstract

Objective

To construct a risk prediction model for death anxiety in patients with lung cancer，and to verify the predictive effect of this model.

Methods

From May to July 2024，308 lung cancer patients from five wards of Department of Respiratory Medicine in three grade A tertiary hospitals in Chongqing，China were enrolled as subjects，and they were divided into high-level death anxiety group with 195 patients and low-level death anxiety group with 113 patients. The receiver operating characteristic（ROC） curve was used to assess the predictive effect of the model，the Hosmer-Lemeshow test and the calibration curve were used to assess the calibration and consistency of the model，and the decision curve analysis was used to evaluate the clinical effectiveness of the model. A total of 112 lung cancer patients who met the inclusion criteria from August to September 2024 were enrolled to validate the prediction effect of the model.

Results

The incidence rate of high-level death anxiety was 63.3% in lung cancer patients. Age，personal belief，self-esteem level，and activities of daily living were protective factors against death anxiety in lung cancer patients，while tumor stage，depressive symptoms，and anxiety symptoms were risk factors for death anxiety in lung cancer patients. The predictive model had an area under the ROC curve（AUC） of 0.979，a sensitivity of 0.964，a specificity of 0.938，a Youden index of 0.902，and an optimal cut-off value of 0.549. The calibration curve was a straight line with a slope close to 1. The decision curve analysis showed that the model had positive net benefits within the risk threshold range of 0.06-0.80. The results of model verification showed an AUC of 0.983，a sensitivity of 0.938，a specificity of 0.979，and a Youden index of 0.917.

Conclusion

The risk prediction model for death anxiety in lung cancer patients constructed in this study has good predictive efficacy and can be used to predict the occurrence of high-level death anxiety in lung cancer patients，which provides a reference for formulating related intervention measures in the future.

关键词

Keywords

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