基于炎症-免疫-营养评分和循环肿瘤细胞对食管癌根治术后患者构建预后列线图

目的 依据炎症-免疫-营养评分(IINS)、循环肿瘤细胞(CTCs)计数、肿瘤异常糖链蛋白(TAP)和临床病理特征构建食管癌根治术后患者预后列线图。方法 选取2013-08-05-2021-07-02郑州大学第一附属医院接受首次手术治疗的492例食管癌患者纳入本研究队列,随机选取343例患者作为训练队列,149例患者作为验证队列。采用LASSO Cox回归模型进行数据的简化和特征选择。使用基线变量构建基于单因素和多因素Cox模型的列线图。采用一致性指数(C-index)、时间受试者工作特征曲线(ROC)、时间依赖性曲线下面积(AUC)和校准曲线评价列线图的区分度和校准度,采用决策曲线分析(DCA)评价列线图的净效益。最后,通过risk plot、时间依赖性AUC、Kaplan-Meier和限制性立方样条(RCS)评价预测因子与总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)的关系。结果 基于OS的多因素分析,建立包含CTCs(HR=2.413,95%CI:1.757～3.314,P<0.001)、IINS(HR=13.136,95%CI:8.579～20.113,P<0.001)、...     

早发型非转移性结直肠癌患者预后预测模型的构建及外部验证

目的:探讨影响早发型非转移性结直肠癌（early-onset non-metastatic colorectal cancer,EONCRC）患者预后的相关独立危险因素,并构建列线图预测EONCRC患者预后。方法:从美国监测、流行病学和结果数据库SEER数据库中收集了9 097例EONCRC患者的数据,患者按照7∶3比例随机分配到训练集(6 369例)和验证集(2 728例)。通过单变量、多变量COX比例风险回归分析确定独立的预后因素,并构建列线图。 使用C指数、ROC曲线和校准曲线评价列线图的区分度、预测效能和校准度。使用新疆军区总医院收治的EONCRC患者临床资料(n=171)对列线图进行了外部验证并对其预后影响因素进行了分析。结果:多因素分析确定了与总生存期有关的8个独立风险因素,分别是组织学分化程度、组织学类型、神经浸润、分期、T分期、手术、化疗和放疗,并将它们纳入列线图。SEER训练集、SEER验证集、外部验证集的C指数值分别为0.765(95%置信区间,0.749~0.781)、0.785(95%置信区间,0.763~0.807)、0.766(95%置信区间,0.713~0.819),校准曲线表明了列线图预测总生存率与实际总生存率具有良好的一致性。ROC曲线显示,列线图可以准确预测EONCRC患者1年(AUC=0.834 9)、3年(AUC=0.794 7)和5年(AUC=0.771 2)的生存率。根据列线图的风险评分将患者分为高风险、中风险和低风险组,在SEER训练集、SEER验证集、外部验证集中,低风险组的5年生存率均最高,其次是中风险组和高危组。结论:本研究确定了EONCRC患者预后相关的8个独立危险因素,列线图能准确预测中国及美国EONCRC患者1年、3年、5年总生存率,对EONCRC患者进行个体化的分层及预后评估,为临床的诊疗提供科学依据。     

基于SEER数据库的原发性纵隔及肺部软组织肉瘤相关生存及预后分析

目的 利用SEER数据库分析影响原发性纵隔及肺部软组织肉瘤预后的相关因素。方法 收集SEER数据库376例患者数据,随机分为训练集（263例）与验证集（113例）。使用Kaplan-Meier法和Cox比例风险回归分析各变量与患者生存及预后的关系,建立列线图预测患者总生存期。采用校准曲线、一致性指数及ROC曲线评价列线图性能。结果 组织学类型、手术、化疗、肿瘤大小、肿瘤分期是影响原发性纵隔及肺部软组织肉瘤预后的因素。建立的列线图模型可以预测其6个月、1年及2年总生存率,校准曲线显示与实测值基本一致,训练集与验证集C指数分别为0.754与0.745,ROC的曲线下面积分别为0.849与0.924,说明具有良好的预测准确度。结论 本研究建立的列线图可以预测原发性纵隔及肺部软组织肉瘤患者6个月、1年及2年总生存率。     

基于SEER数据库低级别胶质瘤预后列线图的构建

目的:通过监测、流行病学及预后（surveillance，epidemiology，and end result,SEER）数据库开发列线图来分析低级别胶质瘤（low-grade glioma,LGG）患者的预后因素并且预测其生存率。方法:通过SEER数据库收集LGG患者5 439例，并统计其人口统计学信息及临床特征。随机抽取其中1 001例作为模型的内部验证集,并收集2010-2017年间就诊于山西省人民医院的LGG患者67例作为外部验证集。采用单因素、多因素Cox回归及Lasso回归分析LGG患者的独立危险因素，并考虑其临床效用性。将这些独立预测因素整合在一起，绘制预测LGG患者1年和3年生存率的列线图。通过内部验证集数据及外部验证集数据绘制ROC曲线和校准曲线图来评估列线图的性能。结果:纳入训练集患者4 438例，内部验证集患者1 001例，外部验证集患者67例。一般情况人群分布无显著统计学差异。通过单因素、多因素Cox回归及Lasso回归分析联合生存分析结果选择独立危险因素，纳入年龄、病理学分型、手术方式、肿瘤大小、婚姻状况、放化疗及发病部位为独立预测因素(P<0.001)。由上述7种因素构建预后预测模型，结果以列线图形式呈现。内部验证集验证列线图的ROC曲线下面积为0.841和0.804；外部验证集验证列线图的ROC曲线下面积为0.703和0.742，表明该模型的区分度与准确度较高。校准曲线显示其具有较好的一致性。结论:本列线图可用于预测LGG患者1年和3年生存率，并且拥有较高的临床价值，可以为LGG的个体化治疗提供参考。     

影响早期食管癌患者淋巴结转移的危险因素：预测性列线图的开发和验证

[目的]开发和验证一个列线图,以预测早期食管癌患者的淋巴结转移。[方法]在临床病理证实的早期食管癌患者中建立一个预测模型。2014年1月至2017年12月期间272例因pT1期食管癌行食管切除术的患者纳入训练队列,114例于2018年1月至2019年12月因p T1期食管癌行食管切除术的患者纳入验证队列。纳入的指标有年龄、性别、肿瘤的位置、肿瘤大小、组织学分级、组织学类型和淋巴结转移。采用二元Logistic回归模型评估淋巴结转移的危险因素。利用多因素分析的结果,建立了预测淋巴结转移的列线图。Hosmer-Lemeshow试验用于评估拟合优度,Harrell一致性指数（C指数）和ROC曲线下面积评价列线图的预测性能。[结果]与淋巴结转移相关的两个变量为肿瘤大小（OR=13.685,95%CI:4.216～44.425;P<0.001）和组织学分级（OR=23.289,95%CI:7.659～70.819,P<0.001）。训练队列（272例患者）的C指数为0.95(95%CI:0.93～0.97),ROC曲线下面积0.966;验证队列（114例患者）的C指数为0.91(95...     

宫颈癌术后患者列线图预测模型及危险分层系统构建

目的 构建宫颈癌术后患者列线图预测模型，基于列线图个体得分建立危险分层系统。方法 通过搜索美国SEER （Surveillance，Epidemiology，and End Results）数据库中1973—2015年的6 835例宫颈癌术后患者数据构建预测模型，同时选取120例于苏州大学附属第二医院接受宫颈癌手术的患者作为外部验证队列。通过单因素和多因素的Cox回归筛选预后因子并构建列线图，基于列线图模型建立危险分层系统。结果 Cox回归分析显示诊断年龄、人种、组织学分级、T分期、N分期、淋巴结清扫状况、肿瘤大小、肿瘤浸润深度是宫颈癌术后患者的独立预后指标。由此构建的列线图模型的一致性指数在建模队列、内部验证队列和外部验证队列分别为0.824、0.814、0.730，校准曲线显示模型预测效果与实际生存情况基本相符，危险分层系统能区分不同FIGO分期患者的生存情况（均P<0.05）。结论 本研究所建立的列线图模型能有效预测宫颈癌术后患者预后，基于该列线图预测模型的危险分层系统对区分高危患者具有一定临床价值。     

基于SEER数据库构建老年乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的列线图

目的筛选老年乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的独立预测因子并构建风险预测模型,评估老年乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的风险。方法研究纳入SEER数据库40647例老年乳腺癌患者,并按3∶1随机分为训练集和测试集,武汉大学中南医院2018年6月至2019年9月确诊的70例老年乳腺癌作为验证集。由训练集进行单因素分析和多因素Logistic回归分析以选择变量并构建预测腋窝淋巴结转移的风险预测模型。ROC曲线下面积(AUC)和校准曲线分别用于评估列线图的准确性和判别能力,并在训练集和验证集中进行内部和外部验证。结果多因素分析表明性别,肿瘤分级,胸壁或皮肤浸润,分子亚型和肿瘤大小是老年乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的重要预测指标。预测老年乳腺癌患者腋窝淋巴结转移列线图的AUC值为0.744,校准曲线显示模型预测和实际转移情况具有较高的一致性。验证了列线图的准确性和判别能力。结论该列线图有助于预测老年乳腺癌患者术前腋窝淋巴结的状况,进而指导手术方案的选择。     

儿童横纹肌肉瘤预后模型的构建及验证

目的分析影响儿童横纹肌肉瘤(RMS)预后的因素并构建列线图预测模型。方法从监测、流行病学、最终结果(SEER)数据库中收集2004年至2016年年龄≤18岁且分期明确的RMS患者1212例,并随机分为测试集(n=865)和验证集(n=347);同时收集2013年1月至2018年12月经免疫组化染色确诊的25例RMS患者作为外部验证集。采用Cox风险比例回归模型分析筛选影响儿童RMS患者生存的独立预后因素并构建预后列线图模型。采用Bootstrap法对模型进行内部验证及外部验证,并绘制校准曲线。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,采用时间依赖受试者工作特征(tdROC)曲线评估该模型预测RMS患者3、5、10年生存率的准确性。结果多因素Cox风险比例回归模型分析结果显示,总分期、手术、原发部位均为影响RMS患者总生存时间的独立因素。将这些因素纳入并成功构建了列线图模型。该预测模型在测试集、内部验证集及外部验证集中C指数分别为0.762、0.833、0.792, tdROC曲线评估该模型对RMS患者预后预测的准确性,结果显示,在SEER测试集、SEER验证集、外部验证集中,列线图预测RMS患者3、5、10年生存率的曲线下面积(AUC)分别为0.753、0.768、0.736,0.818、0.831、0.808和0.839、0.794。结论通过多因素Cox风险比例回归模型筛选影响儿童RMS预后的变量,并对相关独立危险因素进行可视化构建,具有较高的临床价值,对高危人群的筛选及后续个体化诊疗方案的制定具有重要意义。     

基于SEER数据库的四肢骨肉瘤预后相关列线图的构建

目的旨在开发预后列线图来预测四肢骨肉瘤患者的生存率。方法回顾分析 1995 年至 2014 年,1910 例四肢骨肉瘤患者 (来自 SEER 数据库),通过单因素 Log-rank 分析和多因素 COX 分析找出存在统计学差异的预后因素,使用相应的预后因素构建列线图,进而对患者 1、3、5 年的总生存期 (overall survival,OS) 和癌症特异性生存期 (cancer-specific survival,CSS) 进行预测。然后对列线图进行内外部验证,并且通过使用 C 指数为量化指标来计算模型的准确性。结果单因素和多因素分析显示肿瘤确诊年龄、分期、手术状态、大小和病理类型与患者的 OS 和 CSS 显著相关。基于这些预后指标,构建能够预测患者的 1、3、5 年 OS 和 CSS 的列线图。对该列线图进行内外部验证,发现该列线图均具有较好的 C 指数,其中在内部验证中,OS 为 0.721,CSS 为 0.712;外部验证中,OS 为 0.681,CSS 为 0.683。在内外部验证中,列线图的校准图显示了骨肉瘤患者的实际存活率和该列线图预测结果之间有着良好的一致性。结论骨肉瘤确诊年龄、分期、手术状态、大小和病理类型与患者的 OS 和 CSS 显著相关。四肢骨肿瘤患者 OS 和 CSS 的列线图,可较为准确地估计四肢骨肉瘤患者 1、3、5 年的 OS 和 CSS,进而帮助临床医生更快、更可靠的做出临床预测。     

结合p53构建胃癌根治术后患者生存率的列线图预测模型

[目的]结合p53蛋白构建预测胃癌根治术后生存率的列线图模型,验证并评价该模型的预测价值。[方法]收集2016年1月至2017年5月在宁夏医科大学总医院胃肠外科行胃癌手术患者203例的临床病理及生存数据资料,建立数据库,采用Kaplan-Meier单因素分析、Log-rank检验和Cox多因素回归分析,筛选出影响胃癌术后患者总生存期（overall survival,OS）的独立预后因素,通过R软件构建胃癌根治术后1年、3年、5年生存率的列线图模型,计算Cox模型的一致性指数(C指数)、绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC曲线）,计算曲线下面积（area under the cure,AUC）及绘制校准曲线验证模型的有效性。将上述患者作为训练组,并收集2017年6月至7月宁夏医科大学总医院胃肠外科51例行胃癌根治手术的患者资料作为验证组进行外部验证。[结果]有203例患者被纳入本研究,通过Kaplan-Meier单因素及Cox多因素回归分析显示,影响胃癌根治术后生存率的独立预后因素分别为年龄、浸润深度、淋巴结转移...     

甲状腺癌患者预后列线图的构建及验证

目的 利用甲状腺癌患者预后独立因素构建预后列线图并进行验证.方法 从美国国立癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库收集2004—2015年诊断为甲状腺癌的94216例患者的临床资料,采用随机数字表法分为训练组(n=47108)和内部验证组(n=47108),选取2008—2020年于武汉科技大学附属孝感医院诊断为甲状腺癌的1500例患者作为外部验证组.采用Cox比例风险回归模型分析甲状腺癌患者总生存率的影响因素并构建预后列线图,预测10、15、20年总生存率,计算一致性指数(c-指数),通过校准曲线确定列线图预测的准确性.结果 单因素分析结果显示,年龄、性别、肿瘤直径、区域淋巴结转移状态、远处转移状态、临床TNM分期、病理类型、原发灶手术状态、区域淋巴结手术状态、放疗状态、婚姻状态均可能是甲状腺癌患者总生存率的影响因素(P﹤0.01).多因素分析结果显示,年龄≥55岁、男性、肿瘤直径﹥39 mm、区域淋巴结转移、远处转移、临床TNM分期为Ⅱ/Ⅲ/Ⅳ期、病理类型为髓样癌及未分化癌、原发灶未进行手术、区域淋巴结未手术、未进行放疗、离婚/丧偶均是甲状腺癌患者总生存率的独立危险因素(P﹤0.05).基于影响因素构建10、15、20年总生存率的列线图并进行内外部验证,训练组c-指数为0.855(95％CI:0.846～0.864),内部验证组c-指数为0.851(95％CI:0.842～0.860),外部验证组c-指数为0.812(95％CI:0.759～0.865),校准曲线表明了列线图预测总生存率与实际总生存率具有良好的一致性.结论 甲状腺癌患者总生存率列线图能够比较准确地预测10年总生存率,有助于临床医师对甲状腺癌患者进行个体化的预后评估及治疗策略制订.     

基于列线图模型探讨血清学指标对鼻咽癌预后的判断价值

目的基于列线图模型探讨血清学指标对鼻咽癌预后的判断价值。方法回顾性分析2020年1月至2021年12月在四川省资阳市第一人民医院首次接受治疗的231例鼻咽癌患者的临床资料, 按照3∶1的比例采用随机数字表法将入组患者随机分为训练队列(n=173)和验证队列(n=58)。在训练队列中使用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)Cox回归模型生成一个预后模型, 使用一致性指数(C指数)和决策曲线分析(DCA)比较新预后模型与TNM分期和EB病毒(EBV) DNA拷贝数的预测准确性。在此基础上, 构建包含预后模型、TNM分期和EBV DNA拷贝数的总生存期(OS)列线图, 用于预测鼻咽癌预后。结果训练队列和验证队列的中位随访时间分别为31.4个月、30.4个月。训练队列12个月、24个月和36个月OS率分别为97.4%、83.8%和63.3%;验证队列分别为94.2%、84.4%和72.8%。两组间临床特征和血清学指标的分布差异均无统计学意义(均P>0.05)。建立的预后模型包括如下变量:年龄、体重指数、血小板计数、淋巴细胞-单核细胞比值、C-反应蛋白(CRP)、CRP-白蛋白比值、球蛋白...     

实验室炎症相关指标的列线图对预测舌鳞状细胞癌患者手术预后的价值

目的：舌鳞状细胞癌(TSCC)转移率和术后复发率均较高，本研究拟探讨实验室免疫相关指标的列线图模型对预测TSCC手术患者预后的价值。方法：对2008—2019年间在汕头大学医学院附属肿瘤医院接受治疗的167例TSCC患者进行回顾性分析。采用Cox回归分析确定与患者总生存期(OS)相关的独立预后因素，以建立列线图并预测患者OS。通过校准曲线、决策曲线和C-指数对模型的预测准确性进行评估。结果：多因素Cox回归分析和K-M生存分析显示，B因子、单核细胞计数、淋巴细胞-单核细胞比值和肿瘤淋巴结转移(TNM)分期是独立预后影响因素，将这些因素用来构建列线图预后模型。列线图的C-指数为0.754[95%CI(0.672,0.835)]，高于TNM分期的0.679[95%CI(0.602,0.755)]，并且列线图的赤池信息准则和贝叶斯信息准则分别为312.134和318.239，均低于单独TNM分期的319.163和320.689，表明列线图对OS的预测具有更好的拟合优度。校准曲线分析显示，列线图对OS的预测值与患者实际的观测值具有较好的一致性。此外，时间依赖性C-指数分析和决策曲线结果显示，与...     

基于SEER数据库恶性脑膜瘤预后列线图的构建与验证

目的 基于SEER数据库构建并验证恶性脑膜瘤患者的预后列线图模型。方法 通过SEER*Stat 8.4.0软件获取SEER数据库1992年至2019年恶性脑膜瘤患者的病例资料，以8∶2比例将筛选所得病例随机分为训练集及验证集。运用R软件4.1.3版进行Lasso回归及多因素Cox回归分析确定恶性脑膜瘤的独立预后因素，并构建其1年、3年及5年生存率的列线图模型。通过一致性指数(C-index)、受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线及风险分层分析评估列线图的可靠性。结果 共筛选出717例患者，其中训练集576例，验证集141例。经Lasso回归及多因素Cox回归分析后，确定年龄、性别、婚姻状态及手术情况为恶性脑膜瘤的独立预后因素(P<0.05)。训练集与验证集的C-index分别为0.683、0.681。对于1年、3年及5年生存率的曲线下面积(AUC)值，训练集分别为0.738、0.717和0.747,验证集分别为0.704、0.664和0.700。模型的校正曲线显示预测值与实际观测值具有良好一致性，决策曲线分析(DCA)显示列线图具有较好的获益性。根据预后因素将恶性脑膜瘤患者进行...     

基于炎症相关参数建立根治性膀胱切除术术后的列线图预测模型及验证

目的:探讨接受根治性膀胱切除术的膀胱癌患者相关预测因素,建立并验证列线图预测模型。方法:回顾性收集我院2009年01月至2018年01月期间行根治性膀胱切除术患者的实验室检查和病理结果等临床资料,由术前的血常规结果计算中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）和全身免疫炎症指数（SII）。根据约登指数计算SII及NLR的最佳分界值,术后对患者进行随访,使用多因素Cox回归模型分析影响患者术后总生存率的独立危险因素,然后将独立危险因素纳入并构建预测非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者3、5年总生存率的列线图,并对模型的预测准确性进行外部验证,通过一致性指数（C指数）和校准曲线来确定列线图的预测精度和一致性。结果:建模组患者中位总生存期（OS）为21个月(1~66个月),1年、3年和5年的OS率分别为85.2%、68.5%和59.1%。多因素分析显示T分期、N分期、SII和NLR是膀胱癌根治性膀胱切除术后患者的独立危险因素。SII的ROC曲线下面积（AUC）大于NLR,差异有统计学意义,SII预测患者总生存率的准确度更高。我们建立了一个预测根治性膀胱切除术后OS的列线图预测模型,C指数为0.87(95%CI 0.83~0.90),并对模型进行外部验证,校正曲线显示预测和观察的3、5年生存率之间有很好的一致性。结论:本研究建立的接受根治性膀胱切除术的膀胱癌患者列线图预测模型对膀胱癌患者总生存率具有较高的预测价值,验证相关指标能有效预测患者的预后。     

基于列线图构建和验证肝细胞癌伴门静脉癌栓患者肝切除术后的预后评估模型

目的 分析影响肝细胞癌伴门静脉癌栓（PVTT-HCC）患者肝切除术后预后的影响因素,并基于列线图模型构建和验证预后评估模型。方法 本研究为回顾性队列研究,选择2008年1月—2017年11月在本院行肝切除术的PVTT-HCC患者为研究对象,随访截至2021年1月。主要预测结局为1、3、5年总生存率。按照7∶3的比例将患者随机分为训练集和验证集,在训练集中采用Cox比例风险回归分析影响预后的影响,并基于影响因素构建列线图模型。同时在训练集和验证集中采用C-index评价模型的区分度,一致性曲线评估模型的校准度。结果 共231例患者符合纳入排除标准纳入分析,其中训练集162例,验证集69例。Cox比例风险回归模型显示,AFP≥400 μg/L、AST≥40 U/L、ALP≥80 U/L、肿瘤个数>1个及肿瘤包膜不完整是影响预后的危险因素。在训练集中,列线图模型预测1、3、5年总生存率的C-index分别为0.826（95%CI: 0.791~0.861）、0.818（95%CI：0.782~0.854）、0.781（95%CI：0.742~0.820）,在验证集中分别为0.814（95%CI：0.777~0.851）、0.798（95%CI：0.758~0.837）、0.769（95%CI：0.728~0.810）。校正曲线显示列线图模型在训练集和验证集均有较好的校准度。结论 本研究构建的列线图模型可准确预测PVTT-HCC患者的预后。     

基于SEER数据库绘制列线图分析软骨肉瘤患者预后相关因素

目的:分析软骨肉瘤流行病学特征及影响预后的相关因素,并且绘制列线图来个体化预测患者远期生存率。方法:收集SEER数据库2004至2015年诊断的1 453例软骨肉瘤患者的临床数据,回顾性分析软骨肉瘤患者流行病学特征及影响患者预后的相关危险因素,使用随机数字表法将所有纳入对象以7∶3分为建模组（1 017例）和验证组（436例）并构建列线图进行内部验证,预测软骨肉瘤患者3年、5年的生存率,使用多因素COX风险比例模型来确定独立因素,采用一致性指数(C-index)及校准曲线评估该预测模型的准确性。结果:软骨肉瘤患者男女性别比为:1.23∶1,年龄≥50岁患者占比为55.7%,最常见的发病部位是下肢骨,多因素分析提示,影响软骨肉瘤患者预后的因素包括年龄、性别、肿瘤原发部位、肿瘤大小、病理分级、AJCC TNM分期、手术方式、是否化疗、肿瘤大小;建模组与验证组1、3、5年ROC曲线AUC值分别为:0.87、0.838、0.807,0.864、0.754、0.755;列线图C-index指数为:0.805。结论:列线图可以准确预测软骨肉瘤患者生存率,具有较好的预测精度,有助于对患者进行个性化的预后评估和指导临床决策。     

基于SEER数据库构建肺肉瘤样癌的生存预测模型

目的 分析影响肺肉瘤样癌（PSC）患者预后的因素,构建PSC患者预后列线图预测模型。方法 基于SEER数据库收集1988—2015年间诊断为PSC患者1671例,按照7:3的比例分为建模组和验模组。对建模组患者进行单因素和多因素Cox回归分析影响PSC患者预后的独立因素并构建列线图预测模型,通过一致性指数和校准曲线分别在建模组和验模组进行验证。结果 单因素和多因素分析年龄、性别、组织学类型、TNM分期、肿瘤直径>50 mm、手术、放疗和化疗都是影响PSC患者预后的独立因素。基于独立因素构建列线图预测模型并进行验证。建模组和验模组一致性指数分别为0.790（95%CI: 0.776~0.804）和0.781（95%CI: 0.759~0.803）。建模组和验模组的校准曲线提示预测生存率与实际生存率基本一致。结论 基于多因素分析结果构建的列线图预测模型可预测PSC患者的预后,并且具有较高的准确性和一致性。     

局部晚期鼻咽癌调强放疗后区域复发的列线图模型的建立

[目的]建立预测局部晚期鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma,NPC）患者调强放疗后无区域复发生存期的列线图模型。[方法]回顾性分析2016年6月至2019年6月在江苏省肿瘤医院行调强放疗后的424例局部晚期NPC患者临床资料,随机分为训练集（n=297）和验证集（n=127）。在训练集中,通过Cox回归分析,筛选出影响区域复发的独立危险因素。根据危险因素建立列线图模型并进行危险分层,通过C指数和校准曲线评估列线图。[结果]年龄（≥60岁）、血小板与淋巴细胞比值、全身免疫炎症指数是影响局部晚期NPC患者调强放疗后区域复发的独立危险因素（P均<0.05）。训练组、验证组的C指数分别为0.745(95%CI:0.726～0.764)、0.845(95%CI:0.815～0.869)。校准曲线结果显示符合度较好。此外,列线图对不同风险分层的患者有显著的分辨能力。[结论]本研究建立的列线图模型可以有效预测调强放疗后局部晚期NPC患者的无区域复发生存期。     

结肠癌切除术患者预后列线图模型及危险分层系统构建与验证

  目的  基于大样本量,构建个体化预测模型及危险分层系统。  方法  从美国SEER临床数据库中,筛选结肠癌术后患者,进行模型构建,并筛选一组独立的中国人群,用于外部验证。经过单因素与多因素Cox回归分析,筛选出独立预后指标,并全部纳入用于构建列线图预测模型。通过计算一致性指数（C-index）及绘制校准曲线,检验模型准确性。  结果  列线图模型共纳入11个独立预后因子,C-index在训练组、内部验证组及外部验证组分别为0.768,0.761和0.759,均>0.7,且优于第7版美国癌症联合委员会（AJCC）-TNM分期系统（0.729,0.720,0.735）。校准曲线显示,模型预测效果与实际生存相吻合,进一步验证了模型的区分及校准能力。通过决策树分析,依据模型预测个体风险评分,进行危险分层,模型的实际应用价值得到确定。  结论  该列线图预测模型能够较准确预测结肠癌术后患者预后状态,并较传统TNM分期系统有所改善,基于预测模型的危险分层系统,能够更好地区分高危患者,并指导选择临床治疗措施。