基于SEER数据库构建唾液腺腺样囊性癌患者预后分析模型

摘要：

目的 基于癌症统计数据库(SEER)构建唾液腺腺样囊性癌(salivary adenoid cystic carcinoma,SACC)患者列线图模型并预后分析.方法 利用SEER肿瘤登记注册数据库,提取2010～2017年诊断为SACC的所有患者的信息,包括年龄、性别、种族、累及腺体、组织学分型、肿瘤分期(TNM)、手术情况等分类数据.将数据集分为训练队列和验证队列,并对训练队列和验证队列的平衡进行研究.对训练队列进行单因素Logistic回归分析,将有意义的变量纳入多因素模型.最后,采用后向归纳法并利用绩效评价模型,以受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线确定最终预测模型.结果 将患者年龄、性别、种族、累及腺体等变量纳入多因素回归,确定预测模型.结果 显示,≥80岁患者发生淋巴结转移的风险较低(OR=0.610,95％CI:0.424～0.877),临床Ⅱ期SACC患者淋巴结转移风险低于 Ⅰ 期(OR=0.422,95％CI:0.237～0.750).在模型预测能力方面,训练队列曲线下面积(AUC)为0.851(95％CI:0.829～0.873),验证队列曲线下面积为0.849(95％CI:0.813～0.885),表明模型具有良好的判别能力.模型的准确度、灵敏度和特异度分别为0.791(95％CI:0.779～0.804)、0.803(95％CI:0.759～0.846)和0.790(95％CI:0.777～0.804).结论 SEER分析表明年龄、肿瘤原发部位、接受手术与否是SACC患者生存的影响因素.多变量Logistic回归模型对SACC患者整体预测效果良好.有高危险因素的患者在诊断后应给予更多关注,这些发现可能为SACC患者的筛查和治疗提供预防指南.

关键词：唾液腺、癌、腺样囊性、预后、SEER开放获取数据库

所属期刊栏目：29

分类号：R735.1;TP311.5;R442.9

资助基金：陕西省牙颌疾病临床医学研究中心西安交通大学口腔医学院开放课题2020YHJB01

在线出版日期：2023-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：749-753