基于SEER数据库建立和验证甲胎蛋白阴性肝细胞癌患者癌症特异生存期的列线图

目的：探讨甲胎蛋白（AFP）阴性肝细胞癌（HCC）患者预后相关因素,构建列线图以预测患者生存时间。方法：回顾性分析监测、流行病学和最终结果 （SEER）数据库提取的2 064例AFP阴性HCC患者数据,将所有患者按7∶3比例随机分为训练集和内部验证集,以湖南省中西医结合医院101例AFP阴性HCC患者作为外部验证集。将单因素Cox回归分析结果纳入多因素分析,采用多因素Cox分析获得AFP阴性HCC患者的独立危险因素,构建AFP阴性HCC患者癌症特异生存（CSS）预后列线图。采用时间依赖受试者工作特征曲线（ROC）、校准图和决策曲线分析（DCA）评估列线图的预测效能和临床实用性。将列线图所得总分进行风险分层,比较列线图和美国癌症联合委员会（AJCC）分期系统的风险区分程度。结果：采用多因素Cox回归分析筛选出10个独立危险因素,构建AFP阴性HCC患者3、4和5年CSS预后列线图,包括患者年龄、病理分级、手术情况、放疗情况、化疗情况、肺转移情况、肿瘤大小、肿瘤T分期、肿瘤M分期和婚姻状况。3、4和5年时间依赖ROC曲线下面积（AUC）,训练集分别为0.807 (95%CI:0.786～0...     

去分化脂肪肉瘤预后风险模型的建立与分析

目的 基于美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库，构建预后列线图用于预测去分化脂肪肉瘤(DDLPS)3、5和8 a的总生存(OS)率。方法 从SEER数据库中提取DDLPS患者的临床信息，随机分为建模组和验证组。通过LASSO回归和多因素Cox回归筛选变量，将筛选出的变量纳入预测模型并构建列线图。使用一致性指数(C指数)、时间依赖曲线下面积(时间依赖AUC)和校准曲线评估模型的区分度和校准度。通过决策曲线分析(DCA)、净重新分类指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)进一步比较列线图和AJCC分期之间的净收益和预测准确性。根据列线图计算总得分，对患者进行风险分层，通过Kaplan-Meier曲线和log-rank检验比较分层间OS率差异。结果 共纳入1 172例DDLPS患者，筛选出年龄、原发位置、T分期、N分期、M分期、FNCLCC分级、手术和放疗8个预后变量。时间依赖AUC(>0.7)和C指数(建模组为0.741,验证组为0.764)表明列线图有良好的区分度。校准曲线表明预测生存概率和实际生存率具有良好的一致性。IDI和NRI表明，列线图的准确性优于...     

基于Fine-Gray竞争风险模型的青年胃癌患者预后影响因素研究

目的 寻找青年胃癌患者预后影响因素,构建预后预测模型列线图,为患者的个体化预后评估提供更精确的工具.方法 通过监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库客户端SEER*Stat 8.3.8收集2004-2015年确诊的2673例年龄为18～44岁的青年胃癌患者信息,使用R 4.0.3软件将2673例病例按照约7:3的比例随机分成训练集(1873例)与验证集(800例).以癌症特异性生存(CSS)率为关注点,在训练集中使用Fine-Gray竞争风险模型进行单因素和多因素分析,寻找青年胃癌患者CSS的影响因素,根据影响因素建立预后预测模型并绘制列线图.使用ROC曲线和校准曲线在训练集与验证集数据中对模型的预测效果进行验证.结果 训练集数据多因素分析结果表明肿瘤分级、T分期、N分期、M分期、原发灶手术情况、区域淋巴结手术情况、放化疗情况是青年胃癌患者CSS的独立影响因素.训练集中青年胃癌患者的1、3和5年累积CSS率分别为54.56％、29.70％和23.96％.根据独立预后影响因素构建的列线图,在训练集中1、3和5年CSS率的ROC曲线AUC值分别为0.817、0.864和0.887,在验证集中分别为0.820、0.899和0.890;校准曲线显示在训练集与验证集中1、3、5年CSS率预测模型的预测概率与实际概率基本一致.结论 Fine-Gray竞争风险模型能有效识别青年胃癌患者的预后影响因素,以此为依据构建的预后预测模型能有效预测患者的CSS,可为临床医师做出治疗决策提供参考.     

基于SEER数据库建立预测卵巢浆液性囊腺癌术后患者生存时间列线图

目的：建立卵巢浆液性囊腺癌患者手术后生存时间预测模型并绘制列线图。方法：回顾性分析监测、流行病学和结果（SEER）数据库2010至2015年5906例诊断为卵巢浆液性囊腺癌手术后患者的资料,通过多因素Cox比例风险回归模型得到其远期存活的独立危险因素。采用R语言绘制患者术后3年和5年存活率的列线图,用受试者操作特征曲线及C指数检验模型的区分度,校准图检验其校准度,并对其独立危险因素进行生存分析。结果：Cox比例风险回归模型分析结果显示,年龄、种族、组织学分级（低分化和未分化）、T分期（T2a、T2b、T2c、T3a、T3b、T3c）、M分期（M1）是卵巢浆液性囊腺癌手术后患者预后的独立危险因素（均P<0.01）。建立的列线图能迅速通过年龄、种族、组织学分级、T分期、M分期预测患者术后3年和5年的存活率。列线图C指数为0.688,预测患者术后3年和5年存活率的列线图的曲线下面积分别为0.708、0.716。校准图显示患者术后3年和5年存活率的列线图模型与实际模型一致性尚可。具有高危因素的患者生存时间短于具有低危因素的患者（P<0.05）。结论：本研究基于SEER数据库建立的预测卵巢浆液性囊腺癌术后患者生存时间的列线图有助于临床评估。     

胰腺神经内分泌肿瘤患者术后的预后影响因素分析及列线图建立

目的 分析胰腺神经内分泌肿瘤患者术后的预后影响因素并建立列线图预测模型。方法 收集SEER数据库2010—2014年接受手术治疗的791例胰腺神经内分泌肿瘤患者的临床病理资料。采用Kaplan-Meier法分析不同临床病理特征对患者预后的影响,采用多因素Cox生存分析胰腺神经内分泌肿瘤患者术后的独立预后影响因素并建立列线图预测模型。结果 Kaplan-Meier法显示性别、年龄、种族、M分期、组织学分级、淋巴结组清扫数目与患者预后均有关（均P<0.05）;多因素Cox生存分析显示年龄、M分期、组织学分级、淋巴结组清扫数目均是胰腺神经内分泌肿瘤患者术后的独立预后影响因素（均P<0.05）,并基于上述指标建立列线图预后模型。结论 年龄、M分期、组织学分级、淋巴结组清扫数目是胰腺神经内分泌肿瘤患者术后的独立预后影响因素,基于上述指标建立预后预测模型可较准确地预测预后。     

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。     

女性乳腺黏液癌患者预后影响因素分析及预测列线图构建

目的利用监测、流行病学和结果数据库(SEER数据库)进行女性乳腺黏液癌(MBC)患者生存预测列线图构建,从而预测乳腺黏液癌患者的总生存率。方法从SEER数据库中提取2003-2013年期间的乳腺黏液癌患者共2 130例,按随机数字表法分为建模组(n=1 064)和验证组(n=1 066)。采用COX比例风险回归模型分析建模组患者的预后影响因素,使用Akaike信息标准(AIC)进行影响因子筛选,构建列线图。利用一致性指数(C-index)和校正曲线对列线图进行验证,评估其预测价值。结果建模组的COX比例风险回归模型结果表明,患者年龄、婚姻状态、肿瘤分级、分化程度、肿瘤T分期、雌激素受体(ER)、手术及放疗情况均为乳腺黏液癌的预后影响因素(P<0.05),以上均被用于构建列线图。通过建模组数据与验证组数据分析得出列线图,其建模组C-index=0.789(95%CI 0.777～0.801),验证组=0.813(95%CI 0.803～0.823);2组的校正曲线表现出良好的一致性。结论构建女性乳腺黏液癌患者生存预后列线图具有良好的预测价值,可为临床提供较为准确且实用的预测工具,有利于对患者的生存预后进行个体化分析。     

基于SEER数据库构建初诊结直肠癌脑转移患者的生存预测模型

目的 构建初诊结直肠癌脑转移患者（SBCRC）生存预测模型。方法 回顾性分析SEER数据库2010~2016年SBCRC患者临床病理及治疗数据。用多因素Cox比例风险模型确定独立预后因素;然后用R软件建立列线图预测模型及验证。结果 单因素分析结果显示年龄、肿瘤位置、CEA、放疗、化疗、是否手术是SBCRC预后危险因素（P<005）,而组织分化程度、性别、T分期、N分期与SBCRC预后无关（P>005）。多因素分析结果显示年龄、化疗、骨转移、CEA阳性和是否手术治疗是影响SBCRC患者的独立预后因素（P<005）。列线图预后模型的C index为0749（95% CI：0726~0772）,半年及1年ROC曲线下面积分别为0823和0788,同时校准曲线显示列线图预测半年、1年生存率与实际观察半年和1年生存率有很好的一致性。结论 基于年龄、CEA、骨转移、是否手术及化疗建立的列线图预测效果良好。     

进展期胃癌SOX方案新辅助化疗疗效的列线图预测模型建立和分析

目的 探讨进展期胃癌SOX方案新辅助化疗(NAT)的疗效及影响疗效的因素.方法 回顾性分析我院2010年2月至2016年4月收治的128例接受SOX方案NAT的进展期胃癌患者(NAT组)及128例行手术治疗未接受NAT的进展期胃癌患者(对照组)的临床资料.采用多因素Cox比例风险回归模型分析影响总生存期的因素,并基于相关变量建立预测NAT疗效的列线图预测模型.结果 NAT组患者中位生存时间为31个月,对照组为21个月,两组比较差异有统计学意义(P<0.05).多因素Cox比例风险回归模型分析显示,年龄、肿瘤位置、肿瘤大小、癌胚抗原、CA 19-9、临床T分期、临床N分期、淋巴结转移及未接受SOX方案NAT是胃癌患者预后的独立危险因素(P均<0.05).成功构建列线图预测模型,经内部验证该模型符合率良好,有较好的区分度和准确度,该预测模型与TNM分期相比具有较高的灵敏度和特异度.结论 SOX方案NAT能够改善进展期胃癌患者的状况,根据年龄、肿瘤大小、肿瘤部位、癌胚抗原、CA 19-9、临床T分期、临床N分期、是否有淋巴结转移和是否接受SOX方案NAT建立的列线图预测模型能够较好地预测进展期胃癌患者的预后.     

外周血MPVLR相关列线图模型预测结肠癌术后患者的预后

目的 构建与外周血平均血小板体积比淋巴细胞(mean platelet volume ratio lymphocyte,MPVLR)相关的列线图模型以个体化评估结肠癌术后患者的预后。方法 本研究纳入2014年1月~2016年11月就诊于笔者医院经病理确诊为结肠癌的261例患者。采用Kaplan-Meier生存曲线及Log-rank检验分析不同MPVLR水平组与患者预后的关系。采用多因素COX回归分析确定独立预后因素。采用R软件构建预测结肠癌术后患者预后的列线图模型。利用C-指数、校正曲线对模型进行验证。并与TNM分期比较。结果 生存分析结果显示,MPVLR高水平组的患者与生存率呈负相关(P＜0.001)。多因素COX回归分析结果显示,术前MPVLR水平、浸润深度、淋巴结转移、CEA是结肠癌术后患者的独立预后因素(P<0.05)。整合独立预后因素,建立了预测结肠癌术后患者生存率的列线图模型。C指数和校准曲线均提示列线图模型有较好的预测效果。与传统的TNM分期比较,列线图模型显示出更好的准确性。结论 成功建立了与MPVLR相关的列线图模型以个体化评估结肠癌术后患者3年、5年的生存率。该列线图模型可以作为TNM分期的补充,有助于临床医生评估患者的个体生存情况。