基于SEER数据库的皮肤Merkel细胞癌预后分析

目的 确定皮肤Merkel细胞癌的预后因素,并构建列线图预测经手术切除的Merkel细胞癌患者的肿瘤特异性生存率。 方法 从美国国立癌症研究所的监测、流行病学、结果(SEER)数据库中收集1 271例患者,按7∶3比例采用随机数字表法分为建模组(891例)和验证组(380例)。采用单因素及多因素Cox回归分析确定预后影响因素,并将这些因素用于构建Merkel细胞癌患者的肿瘤特异性生存率的列线图。通过一致性指数(C-index)、曲线下面积(AUC)和校准曲线评价Cox比例风险模型的区分度和一致性,最后将模型的预测效果和传统TNM分期系统进行对比。 结果 Cox回归分析显示,年龄、性别、肿瘤大小、N分期、M分期和癌症特异性生存率相关,而种族、婚姻状况和放疗对肿瘤特异生存率没有显著影响。利用上述预后因素构建的列线图表现出比传统TNM分期更好地预测效果:建模组使用新模型预测,C指数为0.761,而使用TNM分期系统的C指数为0.711;新模型的AUC在建模组和验证组中均高于TNM分期。同时,2组的校准曲线一致性良好。 结论 本次构建的列线图在预测经手术切除的Merkel细胞癌患者生存率方面的效果优于第8版TNM分期系统,有助于临床医师对患者预后进行评估及个体化治疗。      

中国人群肺腺癌生存概率列线图的建立与验证：一项基于SEER的大型回顾性队列研究

目的 使用“监测、流行病学和最终结果”(SEER)数据库构建列线图,以预测中国肺腺癌患者的癌症特异性生存期(CSS)。方法 从SEER数据库中初选2000-2020年间17个登记处的7 940名中国肺腺癌患者,根据纳入与排除标准最终纳入3 304名患者,随机分配(7∶3)到训练集和验证集。列线图通过单因素及多因素Cox回归筛选变量构建,并通过一致性指数(C-Index)、受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线、决策曲线(DCA)和危险分层Kaplan-Meier曲线进行评估。结果 列线图是结构良好且经过充分验证的预后图,由8个变量组成：婚姻状态、原发部位、临床分期、T分型(肿瘤大小)、N分型(淋巴结转移)、外科手术、区域淋巴结清扫和放射治疗。训练集C-Index为0.716(CI:0.702～0.730),验证集C-Index为0.697(CI:0.675～0.719)。在1年、3年和5年的时间点,训练集ROC曲线下面积(AUC)分别为0.766、0.808和0.858,验证集AUC分别为0.733、0.789和0.816。校准曲线证实了列线图预测和观察到的生存概率之间具有一致性,而D...     

新辅助免疫化疗联合手术治疗局部晚期食管鳞癌患者病理学完全缓解预测模型

目的 探究术前新辅助免疫化疗(nICT)联合手术治疗局部晚期食管鳞状细胞癌(ESCC)病理学完全缓解(pCR)的影响因素，构建预测nICT后pCR的列线图模型。方法 回顾性收集2020年2月至2022年4月郑州大学第一附属医院收治的经nICT后接受根治性手术的局部晚期ESCC患者的临床资料。分析pCR的独立影响因素，并建立预测列线图。通过Calibration校准曲线评估模型预测概率与实际结果的一致性，绘制受试者工作特征(ROC)曲线，计算曲线下面积(AUC)评价预测模型的区分度，通过决策曲线分析(DCA)评估模型的临床有效性。结果 共纳入131例局部晚期ESCC患者，其中33例(25.20%)达到pCR。多因素logistic分析显示，临床TNM分期、预后营养指数(PNI)、淋巴细胞与单核细胞计数比值(LMR)和癌胚抗原(CEA)是影响nICT后pCR的独立因素。校准曲线表明预测和实际达到pCR的一致性良好，该模型的AUC为0.81(95%CI:0.719～0.896),DCA显示该列线图具有临床应用价值。结论 基于临床TNM分期、PNI、LMR和CEA这4个预测因素构建的列线图模型...     

青年结直肠黏液腺癌预后列线图的建立与验证

目的利用美国监测、流行病学和最终结果数据库(SEER)建立青年结直肠黏液腺癌(MAC)预后列线图并对其进行验证。方法收集SEER数据库中2004—2015年936例青年结直肠MAC的资料,利用R软件将其随机分为建模组(n=656)和验证组(n=280)。通过COX比例风险回归模型筛选建模组人群的预后因素,并建立列线图。利用一致性指数(C-index)和校准曲线对列线图进行内部验证与外部验证,评估其预测效能。结果建模组的COX回归分析显示,婚姻状态、分化程度、T分期、N分期、M分期、手术是患者预后的独立危险因素,以上因素均用于构建列线图。建模组的C-index为0.813(95%CI 0.788~0.838),验证组的C-index为0.779(95%CI 0.740~0.818)。2组1、3、5年的特异生存率校准曲线图亦显示出良好的一致性。结论研究构建的预后列线图对青年结直肠MAC患者生存具有良好的预测价值,可提高其预测准确度。     

乳头状肾细胞癌预后预测模型的构建与验证：一项基于SEER数据库的回顾性研究

目的 建立一个用于评估乳头状肾细胞癌（papillary renal cell carcinoma，PRCC）预后的列线图。方法 获取SEER（Surveillance，Epidemiology，and End Results）数据库的6 028例PRCC患者的临床数据，并将其随机分为训练队列（n=4 220）和验证队列（n=1 808）。使用Cox比例风险回归分析来筛选与PRCC预后相关的临床病理特征。基于Cox模型，构建一个列线图预测PRCC患者的预后，用受试者操作特征曲线及C指数检测模型的区分度，用校准图来评估列线图的预测准确性。结果 从SEER数据库中检索到6 028例PRCC患者的数据。Cox比例风险回归分析结果显示，诊断时的年龄、级别、肿瘤淋巴结转移分期（TNM，AJCC，第7版）、手术治疗、肿瘤数量和婚姻状况是重要的独立预后变量。将所有变量合并以建立列线图。在训练和验证队列中，列线图模型的C指数分别为0.807（95%CI=0.779~0.834）和0.800（95%CI=0.759~0.841），而AJCC TNM分期的C指数分别为0.686（95%CI=0.667~0.706）和0.668（95%CI=0.638~0.697），表明与AJCC TNM分期系统相比，列线图在训练和验证队列中都表现出了良好的总生存率（overall survival，OS）预测能力。校准曲线显示列线图的生存率预测与实际生存率之间高度一致。结论 本研究构建的列线图显示出良好的预测性能，有助于临床评估PRCC患者OS，从而为患者制定个体化的治疗策略提供依据。     

列线图在肝内胆管癌切除术后患者预后评估中的应用

  目的  分析肝内胆管癌根治性切除术后患者的生存因素并建立列线图,评估列线图能否有效预测个体的生存时间。  方法  回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2013年1月—2019年12月80例接受根治性肝切除术肝内胆管癌患者临床病理资料,采用Cox比例风险回归模型分析影响患者生存的独立危险因素,运用R语言建立根治性切除术后肝内胆管癌患者生存列线图,使用一致性指数C和校准曲线验证列线图性能,并使用ROC曲线下面积比较列线图和TNM分期对术后患者生存的预测效果。  结果  Cox多因素回归分析结果糖链蛋白抗原19-9(CA19-9)、肿瘤数目、肿瘤分化程度、预后营养指数为肝内胆管癌术后患者生存时间的独立影响因素,并构建列线图。列线图一致性指数C为0.692,校准曲线图接近对角线,表明列线图具有较好的区分度和准确性,列线图时间依赖性ROC曲线预测肝内胆管癌术后患者1、2、3年生存率的AUC分别为0.783、0.711、0.726。列线图ROC曲线下面积为0.741,大于TNM分期ROC曲线下面积0.509。  结论  由CA19-9、肿瘤数目、肿瘤分化程度、预后营养指数构建的列线图比TNM分期能更有效地预测肝内胆管癌术后患者生存时间,并具有估算个体的生存概率能力。      

基于SEER数据库脊柱骨肉瘤预后预测模型列线图的建立

目的 基于美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结果(National Cancer Institute,The Surveillance,Epidemiology,and End Results Program,SEER)数据库患者数据构建列线图,预测原发性脊柱骨肉瘤患者的3年及5年总生存率。方法 在SEER数据库中收集符合纳入、排除标准的原发性脊柱骨肉瘤患者237例,利用单因素和多因素的COX回归筛选独立危险因素,并绘制预测原发性脊柱骨肉瘤患者总生存率的列线图,使用一致性指数(C-index),受试者工作特征(relative operating characteristic curve,ROC)曲线和校准图对列线图进行内部验证。结果 年龄、肿瘤转移情况与是否化疗为影响脊柱骨肉瘤患者预后的独立危险因素(P<0.05)。列线图的C指数为0.677(95% CI:0.643～0.711),患者3年和5年总生存率的ROC曲线下面积分别为0.645与0.737,校准曲线显示良好的一致性。结论 利用SEER数据库构建了预测原发性脊柱骨肉瘤预后的列线图,可为患者提供较准确和个性化的生存预测。     

基于SEER数据库的宫颈腺癌特异性预后分析及列线图模型构建

目的 分析HPV感染相关型(HPVA)和非HPV感染相关型(NHPVA)的独立预后因素,构建并验证预测患者癌症特异性生存率(CSS)的列线图。方法 回顾性分析SEER数据库中2004年～2015年确诊的1219例HPVA和701例NHPVA患者的临床资料并对其病历资料进行回顾性分析。构建单因素及多因素COX回归模型,分析临床病理因素对宫颈腺癌患者预后的影响。绘制列线图评估多指标联合预测疾病进展的价值。采用一致性指数(C-index)、受试者工作特征(ROC)曲线及校准图评价模型的预测精度及判别能力。采用Kaplan-Meier曲线进行生存分析。结果 HPVA患者的多因素COX回归分析结果显示发病年龄,肿瘤分化程度,肿瘤大小,TNM分期,FIGO分期,手术范围,及辅助治疗方式是CSS的独立影响因素。NHPVA患者的多因素COX回归分析结果显示发病年龄,肿瘤分化程度,肿瘤大小,M分期,FIGO分期,手术范围,淋巴结清扫与否是CSS的独立影响因素。构建了HPVA和NHPVA的个体化预测生存率列线图,一致性指数分析结果显示列线图具有良好的区分度。结论 基于SEER数据库确立了HPVA和NHPV...     

基于列线图方法探究LODDS分级对行满意减瘤术后卵巢癌患者的预后价值

目的探讨已行满意减瘤术后的卵巢癌患者淋巴结阳性数与阴性数对数(LODDS)的预后价值,并基于LODDS等级建立列线图模型。 方法收集SEER数据库中3 968例行满意减瘤术且术中行淋巴结活检或系统淋巴结清扫的卵巢癌患者的临床资料。采用时间依赖的COX回归分析筛选独立预后因素,并建立预测模型。使用一致性指数(C-index)及校正曲线在建模组及验证组中评价模型的可靠性。使用ROC曲线比较两组使用LODDS分级列线图和单独使用FIGO分期方法预测患者生存率的准确性。 结果Cox单因素回归分析显示年龄、种族、婚姻状态、肿瘤位置、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级、化疗情况以及CA125情况是潜在的危险因素。Cox多因素回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级是独立影响因素,并以此建立列线图。建模组中,列线图C-index为0.752,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值均优于单独使用FIGO分期。验证组中,列线图C-index为0.747,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值同样优于单独使用FIGO分期。 结论LODDS分级是行满意减瘤术后卵巢癌患者的独立预后因素。术后以基于LODDS分级的列线图预测患者1、3、5年生存率较单纯使用FIGO分期更为准确。     

基于列线图方法探究LODDS分级对行满意减瘤术后卵巢癌患者的预后价值

目的探讨已行满意减瘤术后的卵巢癌患者淋巴结阳性数与阴性数对数(LODDS)的预后价值,并基于LODDS等级建立列线图模型。方法收集SEER数据库中3 968例行满意减瘤术且术中行淋巴结活检或系统淋巴结清扫的卵巢癌患者的临床资料。采用时间依赖的COX回归分析筛选独立预后因素,并建立预测模型。使用一致性指数(C-index)及校正曲线在建模组及验证组中评价模型的可靠性。使用ROC曲线比较两组使用LODDS分级列线图和单独使用FIGO分期方法预测患者生存率的准确性。结果 Cox单因素回归分析显示年龄、种族、婚姻状态、肿瘤位置、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级、化疗情况以及CA125情况是潜在的危险因素。Cox多因素回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级是独立影响因素,并以此建立列线图。建模组中,列线图C-index为0.752,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值均优于单独使用FIGO分期。验证组中,列线图C-index为0.747,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值同样优于单独使用FIGO分期。结论 LODDS分级是行满意减瘤术后卵巢癌患者的独立预后因素。术后以基于LODDS分级的列线图预测患者1、3、5年生存率较单纯使用FIGO分期更为准确。     

术后早发性结直肠癌患者预后模型的构建及验证

目的 探讨术后早发性结直肠癌（EOCRC）的独立预后因素,并建立预后列线图模型。方法 从SEER数据库中收集2010—2015年诊断为EOCRC并接受手术治疗的患者,以7∶3的比例随机分为训练集和验证集。采用Cox回归分析筛选独立预后因素,构建列线图。通过C-指数、受试者操作特征（ROC）曲线、校准图及决策曲线分析（DCA）来评估预后模型的准确性和可靠性。结果 Cox回归分析显示,种族、婚姻状况、组织学类型、TNM分期、分化程度、SEER分期及癌胚抗原水平是最终影响患者生存的独立预后因素（HR>1,P<0.05）。训练集和验证集的C指数分别为0.801、0.811。在训练集中,模型预测患者3、5年生存率的AUC分别为0.862、0.845;在验证集中,模型预测3、5年的AUC分别为0.860和0.854。校准曲线和决策曲线提示预后模型能够较为准确地预测患者生存情况。结论 本研究确定了术后EOCRC患者的独立预后因素,并建立了临床可用的预测预后列线图模型。     

胃癌肝转移患者预后列线图的建立与危险分层

目的 探讨影响胃癌肝转移(gastric cancer liver metastasis,GCLM)患者预后因素,建立预后列线图并对患者进行危险分层。方法 从SEER(surveillance epidemiology and end results)数据库中收集GCLM患者的临床及病理学资料,通过单因素和多因素COX回归分析筛选出影响患者肿瘤特异性生存期(cancer-specific survival,CSS)的预后因素。建立预后列线图并进行危险分层。通过C指数 (C-index)、受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线对列线图进行评估。结果 肿瘤部位、肿瘤直径、病理类型、组织学分级、肝外转移、化疗及原发肿瘤是否手术是影响CSS的独立预后因素(P均<0.05)。训练组、内部验证组及外部验证组的C指数分别为0.720、0.724和0.711,均高于TNM分期系统(C指数为0.557)。校准曲线结果显示该列线图有较高的预测质量。此外,列线图对不同风险患者的预后有显著的辨别能力。结论 与传统的TNM分期系统比较,列线图能可靠的预测GCLM患者的CSS,且可以成功区分高、中和低危患者。     

基于SEER数据库的混合型肝癌患者预后风险模型构建

目的混合型肝癌兼有肝细胞癌和肝内胆管细胞癌的病理学特点,在原发性肝癌中较为罕见。基于SEER数据库探讨影响混合型肝癌患者的预后危险因素,建立并验证临床预测模型。方法检索SEER数据库中2004—2015年病理诊断为混合型肝癌患者的临床基本资料,按照7∶3随机分成训练组和验证组。利用训练组数据进行回顾性分析,使用Kaplan-Meier法进行单因素分析,使用Cox比例风险回归模型进行多因素分析,确定影响混合型肝癌预后的独立危险因素,构建列线图。使用一致性指数、ROC曲线和校准图评估列线图的有效性能。结果训练组和验证组患者的基线特征相似。年龄、肿瘤分化程度、治疗方式和肿瘤淋巴结转移（TNM）分期是混合型肝癌的独立危险因素。列线图评估发现,训练组和验证组的一致性指数分别为0.767和0.757;训练组和验证组1、3和5年生存率的AUC分别为0.839、0.868、0.857和0.791、0.787、0.841。校正曲线显示预测存活率与实际存活率间一致性良好。结论基于SEER数据库构建的列线图预测性列良好,有助于临床医生对混合型肝癌患者的预后进行个体化评估。     

基于SEER数据建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型和外部数据验证及其临床意义

目的 基于SEER数据建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型和外部数据验证及其临床意义。方法 提取2004至2016年美国国立癌症研究所SEER数据库所登记的四肢软骨肉瘤的临床数据,按7∶3比例随机分为建模组655例及内部验证组280例,采用单因素COX风险回归、Lasso回归、多因素COX风险回归分析确定影响四肢软骨肉瘤总生存率的独立危险因素,根据其生存率的独立危险因素构建列线图模型,利用一致性指数(C-index)、绘制校准曲线及时间依赖性ROC曲线检验模型的预测能力。收集2009至2020年在我院诊断为四肢软骨肉瘤患者27例作为外部验证组,再次利用时间依赖性ROC曲线检验模型的预测能力。结果 单因素分析结果显示：年龄、种族、性别、肿瘤分级、肿瘤分期、是否手术、淋巴结切除数、放疗、化疗、肿瘤直径是影响软骨肉瘤患者的预后因素。多因素COX回归分析结果显示：年龄、肿瘤分期、手术、淋巴结切除数、肿瘤直径是四肢软骨肉瘤独立危险因素。建模组C指数为0.848,其3年、5年、10年ROC曲线下面积分别为0.904、0.856、0.836。内部验证组C指数为0.835,其3年、5年、10年ROC曲线下面积分别为0.872、0.897、0.861。建立的列线图模型通过C指数、校准曲线、ROC曲线验证其有良好的预测效果。外部验证组3年、5年ROC曲线下面积分别为0.832、0.761。故所建立的列线图模型对中国本土病例也具有良好的预测价值。结论 建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型可以用于预测3、5年OS,可以使用于国内临床工作。     

基于SEER数据库的老年结直肠癌远处转移患者预后列线图模型构建研究

目的 构建基于SEER数据库的老年结直肠癌远处转移患者预后列线图模型。方法 从SEER数据库中筛选出2 845例老年结直肠癌远处转移的患者。训练集和验证集进行均衡性检验。在训练集中分别通过单因素和多因素COX回归分析筛选影响老年结直肠癌远处转移患者预后的因素并构建列线图模型。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、校准曲线、临床决策曲线分析(DCA)检测模型的临床获益和应用价值。结果 多因素COX回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤大小、肿瘤部位、组织学分级、原发部位手术、局部活检淋巴结数、TN分期、癌胚抗原(CEA)、化疗及肝、肺、骨、脑转移均为老年结直肠癌远处转移患者预后的影响因素。训练集和验证集1、2、3年总生存率的校准图显示均具有较高的一致性;训练集1、2、3年的曲线下面积(AUC)分别为0.782、0.768和0.774,而验证集分别为0.779、0.783和0.787;DCA曲线显示临床净获益均较高。结论 该列线图模型预测老年结直肠癌远处转移患者预后的效果较好。     

基于SEER数据库构建男性鼻咽鳞状细胞癌患者预后模型

目的：建立一个列线图来预测男性鼻咽鳞状细胞癌患者的生存率。方法：从SEER数据库下载和提取2010—2015年男性鼻咽鳞状细胞癌患者的临床资料,随机分为建模组（811例）和验证组（363例）,最小绝对值选择与收缩算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归对自变量进行筛选,采用Cox竞争风险模型进行多因素分析,构建列线图预测男性鼻咽鳞状细胞癌患者1年、3年、5年的生存率,采用一致性指数（C-index）、校准曲线、受试者工作特征曲线下面积（Area under a receiver operating characteristic curve,AUC）评估模型的区分度及准确度,临床决策曲线评估模型的临床实用价值,根据构建的模型,计算出模型的风险评分,以中位数水平将样本分为高风险组及低风险组,比较高风险组及低风险组生存率。结果：共纳入1 174例患者,建模组（n=811）和验证组（n=363）。经LASSO回归和Cox回归分析表明,T分期、M分期、年龄、脑转移、肝转移、肺转移是男性鼻咽鳞状细胞癌独立危险因素。建模组...     

胃癌多器官转移患者列线图预测模型构建

通过探究胃癌多器官转移患者预后影响因素,构建并验证预测患者预后的列线图模型。方法 通过SEER数据库收集2010～2018年胃癌多器官转移患者的临床资料,使用R软件随机分为训练组和验证组。采用COX等比例风险模型筛选出影响患者预后的独立危险因素,并在此基础上构建列线图预测模型。通过一致性指数(C-index)及校准曲线评估预测模型的可靠性和准确性。结果 本研究共纳入1342例胃癌多器官转移患者病例,按照7∶3的比例随机划分为训练组(n=942)和验证组(n=400)。COX多因素分析结果显示,年龄、原发部位、转移情况、肿瘤直径、分化程度及转移灶手术是胃癌多器官转移患者预后的独立危险因素(P均＜0.05),并基于上述因素成功构建列线图预测模型。在预测模型中训练组及验证组的C-index分别为0.604(95% CI:0.580～0.628)和0.612(95% CI:0.577～0.647)。通过绘制预测模型的校准曲线发现列线图的预测曲线和理想曲线拟合良好,说明所构建模型的校准度较高。结论 基于SEER数据库建立的预测胃癌多器官转移患者预后的列线图模型具有良好的预测价值,有助于临床医生制定准确的个体化治疗方案。     

老年高血压患者发生高尿酸血症的影响因素及预测列线图

目的 构建预测老年高血压患者发生高尿酸血症(HUA)的列线图模型,并评估模型的区分度和一致性.方法 选取2017年12月至2021年5月郑州大学附属郑州中心医院收治的260例原发性高血压患者为研究对象,根据患者是否发生HUA分为发生HUA组(90例)和未发生HUA组(170例),收集患者临床资料,采用logistic回归分析影响老年高血压患者发生HUA的危险因素.采用R软件构建预测老年高血压患者发生HUA风险的列线图模型,并使用受试者工作特征(ROC)曲线及校准曲线分别评估列线图模型的区分度和一致性.结果 260例老年高血压患者中有90例发生HUA,发生率为34.62％.发生HUA组体质量指数、尿酸、空腹血糖(FPG)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、总胆固醇(TC)水平高于未发生HUA组,差异有统计学意义(P<0.05).多因素logistic结果显示,体质量指数、尿酸、TG、FPG是影响老年高血压患者发生HUA的危险因素(P<0.05).构建的列线图预测模型具有较好的区分度[ROC曲线下面积为0.917(95％CI:0.883～0.951)]与一致性(Hosmer-Lemeshow拟合优度检验为8.563,P=0.381).结论 本研究构建的预测老年高血压患者发生HUA风险的列线图模型具有较好的区分度和一致性.     

结直肠神经内分泌肿瘤预后列线图的构建

目的 探讨结直肠神经内分泌肿瘤(NEN)患者的预后相关因素,并构建生存率列线图。方法 收集监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库4 272例结直肠NEN患者的资料,基于COX回归分析的结果构建列线图,使用受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线进行内部验证。结果 性别、年龄、组织学类型、病理分级、肿瘤直径、T分期、N分期、肝转移、原发部位手术、化疗是总生存(OS)时间的影响因素(P<0.05)。性别、肿瘤部位、组织学类型、病理分级、肿瘤直径、T分期、N分期、肝转移、原发部位手术、化疗是癌症特异性生存(CSS)时间的影响因素(P<0.05)。曲线下面积>0.9,校准曲线与参考线一致。基于列线图总分对患者进行风险分层,低危患者预后优于高危患者(P<0.05)。结论 构建的结直肠NEN患者的预后列线图预测性能良好。     

肾上腺皮质癌患者预后列线图的构建与验证

目的构建肾上腺皮质癌（ACC）预后列线图,并验证其预测效能。方法从美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结局（SEER）数据库中提取1975至2016年经病理检查确诊为ACC的481例患者为研究对象,其中训练组337例,验证组144例,比较两组患者的临床资料;分析影响训练组患者预后的独立危险因素,并构建ACC预后列线图;绘制ROC曲线分析该列线图对训练组患者3、6个月及1、3年总体生存率的预测效能,校准曲线分析其在训练组、验证组中的预测结果与实际情况的一致性。结果两组患者性别、诊断年龄、种族、TNM分期、原发部位手术、放疗、化疗、区域淋巴结检查、骨转移、肝转移、肺转移、肿瘤直径、结局、总生存期等临床资料比较,差异均无统计学意义（均P＞0.05）。经单因素及多因素Cox比例风险回归模型分析并构建ACC预后列线图（包含诊断年龄、TNM分期、原发部位手术、放疗等4项独立预后因素）,C指数为0.777。该列线图预测训练组ACC患者3、6个月及1、3年总体生存率的AUC分别为0.880、0.863、0.859、0.816,提示预测准确性较好;校准曲线显示,该列线图在训练组、验证组中的预测结果与实际情况均有良好的一致性。基于该列线图建立的在线访问网址为https://chingfeng.shinyapps.io/Nomo-ACC/。结论本研究建立了包含诊断年龄、TNM分期、原发部位手术、放疗等4个因子的ACC预后列线图及网页版,具有较好的准确性和一致性,可为临床预后评估提供参考。