10.7659/j.issn.1005-6947.2022.09.005
胰腺癌患者预后预测动态在线列线图的构建及应用
背景与目的:胰腺癌具有高度侵袭性,患者的预后很差,与其他癌症不同,在过去的几年中,胰腺癌的发病率继续增加,存活率几乎没有提高.目前临床上使用的TNM分期系统来评估患者预后指标较为单一.因此,本研究的目的是构建一个动态的在线列线图,用于预测胰腺癌患者预后,为临床个体化治疗提供参考.方法:从SEER数据库中提取了 2000-2018年病理确诊为胰腺癌的患者信息,并按7:3的比例随机分为训练队列与验证队列.采用单因素和多因素的Cox回归分析来确定预后风险因素,并使用R软件构建动态在线列线图.使用C-指数、与时间相关ROC曲线的曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)来评估列线图的临床效用.根据列线图再将患者分为高风险组和低风险组,通过Kaplan-Meier 生存曲线比较两组患者的预后.结果:共在SEER数据库中筛选出12 175例胰腺癌患者,年龄、肿瘤分化程度、原发部位、T分期、N分期、M分期、手术、化疗和肿瘤大小是总生存期(OS)的独立影响因素(均P<0.05).在训练队列中,与OS相关列线图的C-指数为0.759(95%CI=0.745~0.772),预测1、3、5年OS的AUC分别为0.828、0.842 和 0.849.在验证队列中,C-指数为 0.756(95%CI=0.735~0.776),1、3、5 年 OS 的 AUC 分别 为0.820、0.831和0.842.校准图和DCA曲线显示了该模型在训练和验证队列中有良好预测性能.Kaplan-Meier生存曲线显示,在验证集和训练集中,低风险组患者的总OS优于高风险组(均P<0.05).结论:建立的动态在线列线图有良好预测性能,有助于个性化结合临床患者实际情况综合预测胰腺癌患者的预后,并可能比TNM分期系统具有更好的临床应用价值.
胰腺肿瘤、预后、列线图、模型、统计学
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R736.7(肿瘤学)
甘肃省中医药科研课题基金资助项目;甘肃省兰州市城关区科技计划基金资助项目
2022-10-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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