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。      

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...     

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。     

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。     

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。     

肾集合管癌预后列线图的建立

目的建立肾集合管癌（CDC,又称Bellini管癌）预后列线图。方法从美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结局数据库中筛选出282例经病理证实为CDC的患者临床资料,采用随机数字表法,按7:3的比例分为训练队列186例和验证队列96例。在训练队列中,使用单因素和Cox多因素生存回归模型分析影响患者预后的因素,确定最优预测模型并建立预后列线图,评估预测效能。在验证队列中,采用ROC曲线和校准曲线验证列线图的准确度。采用决策曲线分析列线图的临床适用性。结果年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗是CDC患者的独立预后因素,并纳入列线图的构建。在训练队列或验证队列中,ROC曲线及校准曲线分析显示,所建立的预后列线图具有较好的预测准确度（均AUC＞0.7）,且列线图预测的生存率与实际生存率具有较好的一致性。决策曲线分析显示所建立的列线图在CDC患者预后预测方面具有潜在的临床适用性。本研究所建立的CDC预后列线图可通过https://chingfeng.shinyapps.io/DynNomappCDC/在线访问并使用。结论本研究所建立的CDC预后列线图（包括年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗等因素）具有较高的预测效能及临床适用性。     

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。      

基于列线图生存预测模型探讨血清学指标对宫颈癌预后的判断价值

目的 探讨宫颈癌患者预后的高危因素,结合血清学肿瘤标志物建立列线图预测宫颈癌患者预后。方法 选择2019年3月—2021年3月新疆维吾尔自治区人民医院妇科收治手术治疗宫颈癌患者268例为研究对象,分析其临床资料,根据2年随访情况分为生存组226例和死亡组42例。采用化学发光法检测血清指标糖类抗原-125(CA125)、人附睾蛋白4(HE4)、鳞状上皮细胞癌抗原(SCC-Ag),采用酶联免疫吸附法检测血清指标甲胎蛋白(AFP)、癌胚抗原(CEA)、肿瘤特异性生长因子(TSGF)水平;采用多因素Cox回归分析确定宫颈癌患者预后的影响因素;基于多因素分析结果构建列线图,采用校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线评估列线图模型的一致性和区分度。结果 死亡组SCC-Ag、TSGF水平及组织低分化、分期ⅢC1期患者比例高于生存组[t(χ²)/P=9.636/<0.001,8.237/<0.001,13.590/<0.001,13.604/<0.001]。组织低分化、分期ⅢC1期、SCC-Ag、TSGF高均是影响宫颈癌患者死亡的独立危险因素[HR(95%...     

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。     

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。     

结肠癌列线图预后风险模型构建:基于SEER数据库的回顾性研究

目的 分析结肠癌患者预后的重要风险因素,构建列线图预测结肠癌患者的1、3及5年生存率,并进行临床获益分析.方法 从SEER数据库中收集2010—2015年结肠癌患者年龄、病理类型等临床资料以及相关随访数据共53753例.将年龄、病理分期、AJCC第7版T分期、N分期、M分期、阳性淋巴结比值(LNR)、组织分级、性别和化疗等9个因素纳入结肠癌的预后分析中,使用Cox比例风险模型分别进行单因素、多因素生存分析,确定预后风险因素.使用逐步回归方法 进一步筛选与预后关联最重要的临床因素,用于构建列线图预后模型.校正曲线对列线图进行内部及外部验证,检查其预测精度.决策曲线分析评估列线图模型对患者的临床获益预测的准确性.结果 年龄、病理分期、AJCC第7版T分期、N分期、M分期、LNR、组织分级、性别和化疗等9个因素均为结肠癌患者的独立预后风险因素(P<0.01).逐步回归分析筛选出年龄、M分期、T分期和LNR 4个因素与结肠癌的预后关联最大,将4个因素纳入并构建了列线图.训练集和校验集的列线图一致性指数(C指数)分别为0.754(95％CI:0.749～0.759)和0.748(95％CI:0.741～0.755),ROC曲线分析显示训练集和校验集样本的1、3、5年AUC均达到了0.7以上,显示出4个因素列线图具有较好的性能.结论 基于年龄、M分期、T分期和LNR 4个因素构建的结肠癌预后总生存列线图具有良好的预测精度,且好于传统的TNM分期系统.预后总生存列线图的建立有助于临床肿瘤医师对患者预后作出较为准确的预后评估,可为结肠癌患者实施个体化诊疗提供益处.     

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...     

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。     

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。     

卵巢上皮性癌患者生存预测模型的构建及验证

目的 分析卵巢上皮性癌（epithelial ovarian cancer,EOC）流行病学特征及影响预后的相关因素,并绘制列线图个体化预测患者的总体生存率。方法 收集公共数据库2010–2017年诊断的12 675例EOC术后患者,按7:3比例随机分为建模组（n=8875）和内部验证组（n=3800）。采用Cox回归分析筛选影响术后患者总体生存时间的独立预后因素,并建立模型,从南京医科大学第二附属医院病案系统收集82例患者作为外部验证组,预测EOC患者的生存率。用校准曲线和一致性指数（C指数）、受试者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线估计预测和实际总体生存率之间列线图的准确性和一致性。结果 根据Cox多因素筛选影响术后EOC患者总体生存时间的独立预后因素（P<0.05）构建预测模型。校准曲线显示基于预测模型预测患者的生存与实际生存具有较好的一致性。建模组、外部验证组、内部验证组在预后模型显示出中等判别能力,1、3、5年生存率的ROC曲线下面积（area under the curve,AUC）分别为0.772、0.782、...     

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。     

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。     

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...     

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...