前列腺穿刺对根治性前列腺切除术后标本ISUP升级预测列线图模型的建立及其应用

目的:构建一个从前列腺穿刺组织到根治性前列腺切除术（RP）后标本ISUP分级升高(ISUP grade upgrading,IGU)风险的预测列线图模型并进行内部验证。方法:对2019年05月至2020年05月我院泌尿外科收治的166例前列腺癌患者临床和病理学资料进行回顾性分析。采用单因素及多因素Logistic回归分析得到IGU的独立危险因素,后根据这些因素构建列线图预测模型。通过校准图进行模型校准,C-指数评估模型的预测能力,决策曲线分析用于检验临床效用,采用Bootstrap resampling对模型进行诊断效能内部验证。结果:该研究中ISUP升级组有47例（28.3%）患者,未升级组有119例（71.7%）患者。多因素logistic回归分析发现前列腺穿刺活检组织Gleason评分（P=0.001）、前列腺穿刺活检方法（P=0.03）和穿刺阳性针数（P=0.04）是IGU的独立危险因素。IGU列线图模型是基于上述独立因素而构建,模型的ROC曲线下面积为0.802,C-指数为0.798,校准图显示预测曲线与实际曲线有较好的相符度。列线图模型在内部验证中C-指数达到0.772。决策曲线分析表明,RP-ISUP升级风险的区间阈值为3%~67%。结论:该研究构建了一个准确性相对较高的列线图模型,有助于临床医生评估RP术后标本ISUP分级升高（特别是经直肠穿刺活检诊断的低风险前列腺癌）的风险。     

非小细胞肺癌纵隔淋巴结转移数学预测模型的建立与验证

目的:分析影响非小细胞肺癌（NSCLC）纵隔淋巴结转移的相关危险因素,构建风险预测模型并验证其预测能力。方法:收集2017年10月-2018年8月唐山市人民医院行手术治疗的159例NSCLC患者病例为建模组,通过单因素和多因素Logistic回归分析筛选出纵隔淋巴结转移的独立危险因素。根据各危险因素权重,构建风险预测模型。通过受试者工作特征（ROC）曲线下面积评估模型的准确性。收集2018年9月-2019年3月的84例NSCLC患者病例为验证组,验证模型的预测效能。结果:多因素Logistic回归分析显示肿瘤部位、分化程度、胸膜侵犯、脉管侵犯是影响NSCLC纵隔淋巴结转移的独立危险因素（P＜0.05）。根据Logistic回归分析,可得回归方程:P预测=-1.29+0.141X1+0.763X2＋0.7442X3＋0.1325X4,X1:肿瘤部位（1=中央型,2=周围型）、X2:分化程度（1=低分化,2=中分化,3=高分化）、X3:胸膜侵犯（1=有,0=无）、X4:脉管侵犯（1=有,0=无）。ROC曲线的Youden指数最大值为0.523,截断值为0.678,敏感性为71.3%,特异性为29.1%,曲线下面积为0.80。将验证组患者各因素带入预测模型,检验该模型预测效能,结果发现,ROC曲线下面积为0.86,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,χ2=2.45,P=0.96。模型拟合优度好,预测价值高。结论:影响NSCLC纵隔淋巴结转移的高危因素多,临床应进行及时有效评估。本研究构建的预测模型有较好的评估效能,有一定的临床应用价值。     

中医证素参与的晚期非小细胞肺癌PD-1抑制剂近期疗效预测模型构建与验证

目的 评估PD-1抑制剂治疗非小细胞肺癌（NSCLC）近期疗效的预测因素，构建预测模型。方法 前瞻性纳入2019年10月—2021年11月间，符合入组标准、应用PD-1抑制剂的晚期NSCLC患者221例，2021年5月1日前入组的为建模组（n=149例），之后的为验证组（n=72例）。采集患者的一般临床资料及中医四诊信息，并进行中医证素辨别。使用R软件4.0.4版本构建客观缓解率的列线图临床预测模型，通过受试者工作特征曲线及校准曲线来评价该模型的预测能力和区分度，并通过验证组进行外部验证。结果 221例患者经PD-1抑制剂治疗2～4个周期后，总的客观缓解率为44.80%。建模组多因素Logistic回归分析发现，TPS评分（OR=0.261, P=0.001）、治疗线数（OR=3.749, P=0.002）、治疗模式（OR=2.796, P=0.019）、气虚病性证素（OR=2.296,P=0.043）、阴虚病性证素（OR=3.228,P=0.005）是PD-1抑制剂近期疗效的独立预测因素。基于以上5个独立预测因子构建PD-1抑制剂近期疗效的列线图预测模型，建模组和验证组的AUC值分别...     

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...     

胰头癌根治性胰十二指肠切除术后早期复发预测模型的建立与应用

目的 构建可预测胰头癌根治性胰十二指肠切除术后早期复发的列线图模型,并评估其应用价值。方法 本研究为一项回顾性队列研究,选择2017年6月—2019年7月在本院行胰头癌根治性胰十二指肠切除术的患者为研究对象。研究结局为术后早期复发,采用单因素和多因素logistic回归分析早期复发的影响因素,并基于影响因素构建列线图模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估列线图模型的区分度,校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验评估校准度,决策曲线评估临床应用价值。结果 共137例患者符合标准纳入最终分析,术后早期复发58例（42.3%）。多因素logistic回归显示,肿瘤大小≥3 cm、术前CA19-9水平>37 U/mL、肿瘤分化程度低分化和淋巴结转移数目>3枚是影响患者术后早期复发的危险因素（均P<0.05）,基于这些因素成功构建了列线图模型,AUC为0.807 （95%CI：0.729~0.885）,校准曲线Hosmer-Lemeshow检验表明模型具有良好的校准度（P=0.569）。决策曲线显示,列线图具有良好的临床应用价值,即预测早期复发概率达到22%时,可采取干预。结论 本研究成功构建可预测胰头癌根治性胰十二指肠切除术后早期复发的列线图模型,有助于临床早期筛选并识别风险患者。     

甲状腺髓样癌颈部淋巴结转移的预测模型

目的:构建甲状腺髓样癌（medullary thyroid carcinoma,MTC）颈部淋巴结转移情况的临床预测模型,个体化预测术前淋巴结转移概率。方法:回顾性筛选美国国立癌症研究所“监测、流行病学和结果”数据库(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)中的2010年至2015年甲状腺髓样癌739例手术患者,并随机分为建模组（n=521）和验证组（n=218）。建模组中,通过多因素Logistic回归分析确定甲状腺髓样癌颈部淋巴结转移的危险因素,包括颈部淋巴结转移（中央区+颈侧区）和颈侧区淋巴结转移,运用多因素Logistic回归模型绘制列线图进行临床预测。应用ROC曲线和校准曲线评估回归模型的区分度与校准度。结果:建模组中,性别、甲状腺包膜外延伸、M分期和肿瘤多灶性为与颈部淋巴结和颈侧区淋巴结转移相关的共同独立危险因素。T分期为颈部淋巴结转移的特有危险因素,肿瘤大小是颈侧区淋巴结转移的特有危险因素。在颈部淋巴结和颈侧区淋巴结转移回归模型的ROC曲线中,建模组的AUC分别为0.845（P＜0.001）和0.795（P＜0.001）,内部验证组分别为0.803（P＜0.001）和0.828（P＜0.001）。建模组和内部验证组校准曲线的拟合优度检验都为P＞0.05。 结论:基于颈部淋巴结转移的危险因素构建列线图预测模型,使临床医生能够实现个性化和量化术前颈部的淋巴结转移概率。列线图可以在临床上为患者是否行预防性淋巴结清扫和确定清扫范围提供辅助指导。     

基于阴性淋巴结数目的胃印戒细胞癌预后评估模型的建立与验证

目的 探讨阴性淋巴结数目（NLNC）对胃印戒细胞癌（GSRC）患者预后的影响及构建G S R C 患者的预后预测模型。方法 基于SEER数据库收集GSRC患者2101例，随机分为建模组和验证组，检验临床病理特征与GSRC预后的关系。多因素Cox比例风险回归模型分析影响总生存的独立危险因素并建立预后预测模型。一致性指数（C?index）、校准曲线、净分类指数（NRI）、综合判别指数（IDI）和临床决策曲线（DCA）对列线图进行准确性和临床适用性评估。结果 所有患者按照7:3比例划分，建模组1473例，验证组628例。NLNC>10是GSRC患者预后的保护因素（HR=0.578, 95%CI: 0.504~0.662），根据多因素Cox比例风险回归模型筛选的变量建立Nomogram图，建模组和验证组的C-index分别为0.737（95%CI: 0.720~0.753）和0.724（95%CI: 0.699~0.749），区分度良好，校准曲线显示模型的一致性较高。NRI=17.77%，连续NRI=36.34%，IDI=4.2%，表明该模型较传统模型是正向收益，DCA决策曲线远离基准线表明模型临床适用性好。结论 NLNC增加是GSRC患者预后的有利因素。本研究建立的列线图相对准确，可预测GSRC患者的预后。     

肺癌患者胸腔镜术后心肺并发症预测模型的建立与分析北大核心

目的:探讨肺癌患者胸腔镜术后心肺并发症的影响因素,建立列线图预测模型,并对其敏感性与可靠性进行验证。方法:回顾性分析2017年至2020年期间我院胸外科接受胸腔镜手术治疗的242例肺癌患者的临床数据,根据是否出现术后心肺并发症分为并发症组(55例)和无并发症组(187例)。采用单因素及多因素Logistic回归模型分析心肺并发症的危险因素,并构建列线图预测模型。编制校准曲线以确定模型的一致性,通过时间相关的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价该列线图模型的预测效果。结果:单因素分析显示,性别、年龄、高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)和术中出血量均是肺癌患者胸腔镜术后心肺并发症的影响因素(P<0.05)。多因素回归分析显示,年龄、高血压、糖尿病、COPD和术中出血量是术后心肺并发症的独立风险因素(P<0.05)。校准曲线表明该模型拟合较好;ROC曲线下面积(area under curve,AUC)为0.817(95%CI:0.757~0.877),灵敏度为89.09%,特异度为60.43%;DCA结果表明该模型具有较高的净获益水平。结论:本研究建立了列线图模型,对肺癌患者胸腔镜术后心肺并发症有较好的预测能力及良好的临床应用价值。     

治疗前胆碱酯酶联合纤维蛋白原/前白蛋白比值对转移性结直肠癌患者预后价值研究

摘 要：［目的］ 探讨治疗前血清胆碱酯酶（cholinesterase,CHE）联合纤维蛋白原/前白蛋白比值（fibrinogen-to-prealbumin ratio,FPR）对转移性结直肠癌（metastatic colorectal cancer,mCRC）患者的预后价值,建立mCRC患者的预后列线图预测模型并进行验证。［方法］ 回顾性分析161例mCRC患者的临床病理学资料。应用Cox回归模型分析临床基线特征和实验室检测指标在全体、左侧和右侧mCRC患者预后中的作用,确定独立预后因素;建立列线图预测模型。［结果］ 161例mCRC患者中,CHE、FPR的最佳截断值分别为4 140 U/L和23.6。生存分析显示,CHE≥4 140 U/L组和CHE＜4 140 U/L组中位生存期分别为23.0个月和10.1个月（χ2=40.429,P＜0.001）;FPR＜23.6组和FPR≥23.6组中位生存期分别为27.0个月和12.0个月（χ2=59.338,P＜0.001）;CHE-FPR评分为0、1和2分组中位生存期为别为29.6个月、14.6个月和7.2个月(1 vs 0：χ2=80.984,2 vs 0：χ2=161.671,P均＜0.001）。单因素和多因素Cox回归分析显示,ECOG 评分（HR=1.923,95%CI：0.989~3.739,P=0.05)、临床治疗方案（HR=0.663,95%CI：0.403~1.092,P=0.01）、CHE（HR=0.187,95%CI：0.041~0.850,P=0.03）、FPR（HR=1.956,95%CI：1.014~3.775,P=0.04）和CHE-FPR（HR=7.906,95%CI：4.636~13.481,P＜0.001）是mCRC的独立预后因素,构建列线图预测模型,包含CHE-FPR评分指标的预后列线图预测模型的一致性指数（C-index）为0.754;而不包含CHE-FPR评分指标的预后列线图预测模型的C-index则为0.606。［结论］ 治疗前CHE-FPR评分是mCRC患者有效的独立预后指标,可较准确个体化地预测不同治疗方式、不同原发肿瘤部位mCRC患者的预后,并可以辅助临床医生进行治疗决策。     

基于列线图探索脑内皮黏附分子表达水平在结肠癌预后预测中的作用

目的：探索脑内皮细胞黏附分子（CERCAM）与结肠癌患者预后的关系，利用Cox模型建立具有良好预后判断价值的列线图并予以验证。方法：下载TCGA及GTEx数据库中结肠癌及正常组织中CERCAM表达及患者临床特征数据，收集2013年2月至2019年6月南京市第一医院收治的4例结肠癌患者的癌及癌旁组织样本进行验证，通过差异分析、通路富集分析以及生存分析等方法探索CERCAM的组织定位、功能及预后价值。通过Cox回归筛选出结肠癌的预后危险因素，基于CERCAM及各危险因素构建列线图，分别使用一致性指数、校准曲线、时间依赖性受试者工作特征（ROC）曲线进行验证与评价，根据危险分层绘制生存曲线。结果：结肠肿瘤组织中CERCAM基因的表达水平显著低于正常组织（P<0.001），在结肠癌患者中，CERCAM高表达人群OS（P=0.034）及存活状态（P=0.002）显著劣于低表达组，且CERCAM与癌症信号通路以及PI3K-Akt信号通路的活化有关联。Cox分析显示，CERCAM表达水平（HR=2.23，P=0.015）、T分期（HR=5.64，P=0.015）、M分期（HR=2.62，P=0.022）是结肠癌预后的独立危险因素，血管浸润（HR=2.30，P=0.089）是危险因素，利用上述因素建立列线图，一致性指数提示其区分度好，且训练集与测试集一致；校准曲线、ROC曲线同样显示该列线图的预测能力较好。通过危险分层绘制生存曲线，结果提示高风险组有更低的生存率（P<0.000 1）。结论：CERCAM高表达与结肠癌患者不良预后密切相关，且可能与癌症中蛋白聚糖及PI3K-Akt信号通路有关联，基于CERCAM建立的列线图优于传统预测模型，对结肠癌患者生存预后的评估具有一定临床价值，这种实用的模型有助于患者风险分层及治疗方案的优化。     

皮肤梭形细胞黑色素瘤患者生存预测模型的构建及验证

背景与目的：梭形细胞黑色素瘤（spindle cell melanoma,SCM）是一种罕见的黑色素瘤类型,有关SCM患者生存预后的研究较少。通过提取公共数据库中的SCM临床信息,构建并验证皮肤SCM患者5和10年癌症特异性生存率（cancer-specific survival,CSS）和总生存率（overall survival,OS）的生存预测模型。方法：从美国国立癌症研究所监测、流行病学和最终结果（Surveillance, Epidemiology, and End Results,SEER）数据库筛选出共1 445例患者,分成建模组（n=1 011）和验证组（n=434）。通过单因素和多因素COX回归分析确定独立预后影响因素,建立列线图预测模型。利用一致性指数（concordance index,C-index）、受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线和校准曲线评估模型的区分度和准确性,利用决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评估模型的临床实用性。结果：年龄、肿瘤部位、肿瘤厚度、溃疡、N分期、M分期及手术共7个独立预后影响因素纳入预测模型,CSS和OS预测模型在建模组中的C-index分别为0.778和0.753,在验证组中的C-index为0.749和0.712。建模组5和10年CSS的曲线下面积（area under curve,AUC）分别为0.815和0.825,5和10年OS的AUC分别为0.803和0.825,验证组5和10年CSS的AUC分别为0.777和0.836,5和10年OS的AUC分别为0.754和0.799。校准曲线与45°线贴合良好,DCA显示,列线图模型在较广泛阈概率范围内有临床净收益,具有良好的临床应用价值。结论：列线图对于皮肤SCM患者预后具有良好的预测能力和临床应用价值。     

基于CT影像组学的列线图模型预测肺部肿瘤立体定向放射治疗疗效

目的:基于治疗前CT图像筛选放射组学特征构建列线图模型预测早期非小细胞肺癌（early stage-non-small cell lung cancer,ES-NSCLC）和肺部寡转移癌的放疗疗效。方法:本研究纳入122例接受立体定向放射治疗（stereotactic body radiotherapy,SBRT）的ES-NSCLC和肺部寡转移癌的患者,随机分为训练集和验证集。使用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）和逻辑回归（logistic regression）筛选训练集中与放疗疗效相关的放射组学特征以建立列线图模型。用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curves,ROC）下面积（area under the curve,AUC）、校准曲线和决策曲线（decision curve analysis,DCA）评价模型性能。结果:经筛选得出6个放射组学特征形成放射组学特征分数（radiomics score,Rad-score）以建立列线图模型。模型训练集的AUC值为0.808（95%CI:0.712~0.884,P<0.001）,验证集的AUC为0.741（95%CI:0.556~0.879,P=0.003）。Delong检测显示模型表现均衡（P=0.496）,校准曲线和DCA均显示了模型较好的预测性能和较高的临床价值。结论:我们基于治疗前CT图像开发并验证了用于预测肺部肿瘤SBRT治疗疗效的列线图模型,该模型具有较高的预测性能和临床实用性。     

建立预测直肠癌术后前切除综合征的列线图模型

目的:分析腹腔镜直肠癌低位前切除术后发生前切除综合征（low anterior resection syndrome,LARS）的独立危险因素,并构建列线图预测模型。方法:采用回顾性病例对照研究,纳入并分析210例患者的临床病理资料。根据症状评分将患者分为LARS组和无LARS组,对临床资料进行单因素和多因素Logistic回归分析。将筛选出的LARS独立危险因素引入R软件,构建LARS发生概率的列线图预测模型。收集模型建立后的病例81例,采用时段验证法进行外部验证;模型的区分度通过计算C-index评价;模型的一致性通过计算校正后的C-index,并使用Hosmer-Lemeshow检验评价。结果:单因素分析中,新辅助治疗、体质量指数（BMI）、肿瘤下缘距肛缘距离、吻合口瘘与术后发生LARS相关;多因素Logistic分析显示新辅助治疗（P=0.003）、BMI≥30 kg·m-2（P=0.035）、肿瘤下缘距肛缘<5 cm（P＜0.001）和吻合口瘘（P=0.007）是LARS的独立危险因素;本模型C-index为0.808,校正后C-index为0.794;经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,预测模型与实际观察值之间无差异（χ2=3.368 1,P=0.909 2）。结论:肥胖、低位肿瘤,术前新辅助治疗,存在吻合口瘘的患者发生LARS的风险较高。本研究构建的列线图对术后发生LARS有较高的预测价值,可为个体化选择手术方式、制定治疗方案提供依据。     

基于列线图模型构建的分化型甲状腺癌患者淋巴结转移的风险评估

目的:探讨分化型甲状腺癌（differentiated thyroid carcinoma,DTC）术后患者颈部淋巴结转移(lymphatic node metastasis,LNM)的独立预测因素,并构建列线图模型对其LNM风险进行个性化预测,以期为后续131I治疗提供可靠依据。方法:回顾性分析2020年1月至2022年1月本院行甲状腺全切术+颈部淋巴结清扫术,首次131I治疗的332例DTC患者资料,依据131I治疗后全身显像（Rx-WBS）及SPECT/CT断层融合显像结果,将患者分为无转移组（M0）和颈部淋巴结转移组（M1）。纳入相关评价指标:性别、年龄、肿瘤直径、包膜侵犯、肿瘤N分期及血小板计数（P）、中性粒细胞计数（N）、淋巴细胞计数（L）、刺激性甲状腺球蛋白（preablative stimulated Tg,ps-Tg）、促甲状腺激素（TSH）。采用logistic多因素分析确定DTC术后LNM的独立预测因素;运用R3.6.1软件整合所有预测因素,根据多因素分析所得系数值绘制列线图模型,采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价列线图模型的区分度,并采用bootstrap法绘制校准图对模型的性能进行验证。结果:多因素分析结果显示,性别（P＜0.001）,年龄（P=0.044）,ps-Tg（P＜0.001）,包膜侵犯（P＜0.001）、L计数（P=0.028）是LNM的独立预测因素。整合上述5个因素的列线图模型预测LNM风险的区分度为0.713（AUC=0.713,95%CI 0.706～0.720）,模型预测的LNM风险与实际LNM发生率具有良好的一致性,预测LNM风险的误差均在10%以内。结论:性别、年龄、ps-Tg、包膜侵犯、L计数是DTC术后患者LNM的独立预测因素,基于上述指标构建的LNM风险预测模型有助于指导DTC术后患者个性化131I治疗方案的制定。     

基于术前FAR和SⅡ的预后模型与TNM分期系统在评估胰腺癌根治术患者预后中的比较

目的 探讨胰腺导管腺癌患者术前纤维蛋白原/白蛋白比值（FAR）和系统免疫炎症指数（SⅡ）对预后的预测价值。方法 受试者工作特征（ROC）曲线确定FAR、SⅡ的最佳截断值,并进行分组。Cox风险比例模型分析胰腺癌根治术的预后影响因素,依此建立列线图（Nomogram）预后模型。C-index、AUC和校准曲线评估列线图的辨别和校准能力。DCA曲线评估列线图的临床有效性。结果 术前FAR及SⅡ的最佳截断值分别为0.095和532.945。Cox比例风险回归模型显示：FAR≥0.095、SⅡ≥532.945、CA199≥450.9U/ml、肿瘤最大径≥4cm、术后未进行化疗是影响胰腺癌预后不佳的独立危险因素（P<0.05）。C-index、AUC、校准曲线和DCA曲线表明,列线图预后模型的辨别能力、校准能力和临床有效性均优于TNM分期系统预后模型。结论 构建的Nomogram预后模型较TNM分期预后模型具有更高的准确性、区分度及临床获益。     

基于血清肿瘤标志物和影像学的肺腺癌患者EGFR突变概率临床预测模型的构建和验证

目的:利用肿瘤标志物、凝血功能指标与影像学相关指标建立预测肺腺癌患者EGFR突变状态的临床模型并进行预测价值验证。方法:随机选取2018年至2019年沧州市中心医院肿瘤科收治的NSCLC患者225例为建模组研究对象。通过多因素Logistic 回归分析筛选出NSCLC患者EGFR突变的独立影响因素,并建立回归模型,绘制回归模型预测NSCLC患者EGFR突变概率的受试者工作特征（ROC）曲线。选取2020年至2021年沧州市中心医院肿瘤科收治的肺腺癌患者75例为验证组,对预测模型进行内部验证。结果:多因素Logistic 回归分析结果显示,磨玻璃密度影、充气支气管征、血管集束征、CEA是预测NSCLC患者发生EGFR突变的独立影响因素（P＜0.05）。预测模型表达式为:P=eX /（1+eX）,其中X =-2.196+（0.036×CEA）+（0.984×肺部磨玻璃阴影）+（1.923×支气管充气征）+（1.206×血管集束征）。预测模型曲线下面积为0.824［95%CI（0.767,0.881）］,敏感度和特异性分别为78.6%和77.5%。将验证组75例患者临床资料带入预测模型,ROC曲线下面积为0.762,H-L拟合优度检验显示,χ2 =3.140,P=0.872。结论:影响肺腺癌患者EGFR突变的危险因素较多,临床要进行及时有效评估。本研究建立的预测模型具有较高的评估效能,值得临床推广。     

预测子宫内膜癌根治术后生存的列线图模型

摘 要： ［目的］ 分析影响子宫内膜癌根治术后生存的相关因素,建立列线图预测模型。［方法］ 选取2013年8月至2015年8月收治的子宫内膜癌患者300例作为建模组,2015年9月至2016年9月收治的52例子宫内膜癌患者作为验证组。采用Kaplan-Meier法计算术后3年及5年生存率,Cox回归模型筛选术后生存率的独立影响因素。基于预后相关独立影响因素建立列线图预测模型。 ［结果］ 术后对300例患者实施5年随访,失访14例,286例患者3年、5年生存率分别为95.45%、86.71%。多因素Cox风险回归分析显示,手术病理分期、组织学分级、肌层浸润深度、淋巴结转移是子宫内膜癌患者术后生存率的独立危险因素（P＜0.05）。基于影响术后生存的危险因素建立列线图预测模型,列线图预测模型预测3年、5年生存率的ROC曲线下面积分别为0.859（95%CI：0.820~0.892）、0.849（95%CI：0.805~0.880）;校准曲线为斜率近似于1的直线。验证组列线图预测3年、5年生存率的ROC曲线下面积分别为0.858（95%CI：0.803~0.903）、0.827（95%CI：0.758~0.876）。Kaplan-Meier生存曲线结果显示,高危组患者5年生存率为78.63%,明显低于低危组患者的92.31%（P＜0.05）。［结论］ 基于子宫内膜癌根治术后生存率的影响因素建立列线图预测模型预测术后3年、5年生存率的区分度与一致性良好,可为子宫内膜癌的术后辅助治疗提供一定参考价值。     

基于列线图的肿瘤风险预测及其效果评价

目的：基于R软件介绍肿瘤风险预测模型的可视化-列线图的绘制和模型评价。方法：以SPSS软件自带案例乳腺癌生存数据为例，基于R软件包survival、rms拟合cox回归模型并绘制生存概率风险列线图，用一致性指数（C-index）和校准曲线（calibration plots）评价模型区分度和一致性。结果:模型预测因素包括年龄、孕酮受体状态、淋巴结转移、病理学肿瘤大小。基于模型绘制的列线图评估个体化发病预后风险简单直观，模型一致性指数：0.70（0.62~0.80），校准曲线3年、5年、10年的预测生存概率与实际生存概率基本一致，反映该模型有较高的区分度（Discrimination）和一致性（Accuracy）。结论：基于cox模型的列线图可通过多种预测因素量化肿瘤发病风险，应用简单直观、使用方便，可以为临床决策提供支持。     

联合SCC-Ag水平建立早期宫颈鳞癌的预后预测模型

摘 要：［目的］ 构建一个能够预测早期宫颈鳞癌患者术后生存的模型。［方法］ 纳入1435例在浙江省肿瘤医院行宫颈癌根治术的ⅠA～ⅡA期宫颈鳞状细胞癌患者，收集其临床特征、病理特征、术前血清SCC-Ag水平、术后辅助治疗及随访资料，随机抽取2/3患者组成建模组（n=957）用于列线图的开发，余1/3患者组成验证组（n=478）用于验证模型的性能。在建模组中，根据单因素、多因素COX回归分析结果确定影响患者总生存率的独立危险因素，结合临床意义将这些因素纳入预测模型，预测模型的区分度和准确性通过一致性指数（C-index）和校准曲线确定。进一步通过验证组评估模型的预测性能。［结果］ 在建模组中，单因素、多因素COX回归分析显示，肿块大小（HR=1.895，95%CI：1.140～3.151，P=0.014）、切缘状态（HR=3.709，95%CI：1.089～12.636，P=0.036）、脉管瘤栓（HR=2.330，95%CI：1.375～3.947，P=0.002）、术前血清SCC-Ag水平（HR=1.797，95%CI：1.131～2.858，P=0.013）、术后辅助放疗的有无（HR=0.542，95%CI 0.306～0.958，P=0.035）是早期宫颈癌的独立预后因素。结合这些因素及盆腔淋巴结状态、腹主动脉旁淋巴结状态、间质浸润，建立一个能够预测患者3年、5年OS的列线图。模型在建模组和验证组均显示出良好的区分度，C-index分别为0.71、0.69，优于FIGO分期的0.53、0.61。校准曲线也验证了该列线图预测的生存率与实际的生存率之间的一致性。［结论］本研究构建了一个有助于个体化预测早期宫颈鳞癌患者生存预后的量化模型，对于临床上制定后续的治疗方案具有一定的指导意义。     

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。