基于SEER数据库构建子宫平滑肌肉瘤远处转移预测模型

摘要：

目的:分析并筛选子宫平滑肌肉瘤(UL)患者发生远处转移的独立危险因素，并构建列线图预测远处转移的风险。方法:利用美国NCI监测、流行病学和结果数据库收集共计810例UL患者相关临床信息，按7∶3比例随机分成训练组(567例)及验证组(243例)。经单因素及多因素
Logistic回归分析筛选变量，确定UL远处转移的独立危险因素，绘制列线图构建远处转移预测模型。通过一致性指数(C-index)、曲线下面积(AUC)和校准曲线评价预测模型的区分度和一致性。
结果:单因素及多因素分析显示病理分化、肿瘤大小、手术及化疗为UL患者发生远处转移的独立危险因素(均
P<0.05)。应用上述危险因素构建列线图预测模型，内部验证C-index为0.736，模型预测性能良好。
结论:UL患者远处转移的列线图预测模型具有良好的预测精度，有助于临床医师评估患者远处转移风险，有针对性地实施个体化诊疗。

关键词：子宫平滑肌肉瘤、远处转移、预测模型

所属期刊栏目：03

资助基金：广东省自然科学基金项目资助2018A0303130190;Natural Science Foundation in Guangdong Province2018A0303130190

在线出版日期：2023-05-30（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：283-287