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。     

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。     

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...     

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。     

胰腺神经内分泌肿瘤预后模型的建立与验证

目的 探讨影响胰腺神经内分泌肿瘤预后的危险因素,构建胰腺神经内分泌肿瘤预后预测模型。方法 选取SEER数据库中2004年1月至2015年12月经病理明确诊断为胰腺神经内分泌肿瘤的患者3606例,按照3∶1分割为训练集（n=2704）和验证集（n=902）,在训练集中通过Cox比例风险模型筛选影响胰腺神经内分泌肿瘤预后的危险因素,进一步构建其预后模型并绘制列线图。分别在训练集和验证集中对模型的预测效能进行内部及外部验证。结果 单因素Cox回归分析显示,性别、年龄、婚姻状态、肿瘤部位、分化程度、TNM分期、美国癌症联合委员会（American Joint Committee on Cancer,AJCC）分期、手术均是影响胰腺神经内分泌肿瘤预后的危险因素（P<0.05）;多因素Cox回归分析显示,年龄、性别、婚姻状态、分化程度、TNM分期、手术均是影响胰腺神经内分泌肿瘤预后的危险因素（P<0.05）。最终将年龄、性别、分化程度、肿瘤部位、TNM分期、手术、婚姻状态等变量纳入预测模型并绘制列线图。在训练集和验证集中,预测模型的C指数分别为0.8579和0.8572。训练集和验证集中3年、5年生存率的校准曲线显示,预测生存率与实际生存率存在较好的一致性。结论 构建的胰腺神经内分泌肿瘤预测模型具有良好的预测价值。     

成人脑室胶质瘤患者预后列线图模型的构建与评价

  目的   探究成人脑室胶质瘤（adult ventricle glioma, AVG）患者的预后因素,进一步构建和评价预后列线图模型,为该类患者的临床管理提供一定的参考。   方法   本研究纳入SEER数据库（1973–2016）中经组织学明确诊断的AVG患者,用随机数字表法按2∶1比例分为训练集和验证集进行分析。使用Kaplan-Meier进行生存分析,Cox回归分析确定总生存（OS）和癌症特异性生存（CSS）的独立预后因素,结合患者基本特征,分别构建训练集中针对OS率和CSS率的生存相关列线图预测模型,再依次通过训练集和验证集进行模型的内部交叉验证和外部验证。C指数（C-index）用来评估列线图模型的真实性和可靠性,校准图用来评估训练集和验证集中预测值和观察值之间的一致性。   结果   本研究共纳入369例AVG患者,其中男性218例,女性151例,所有患者中位年龄为53岁。根据WHO分级,66例（17.9%）为Ⅱ级胶质瘤,73例（19.8%）为Ⅲ级胶质瘤,230例（62.3%）为Ⅳ级胶质瘤。根据手术切除程度,59 例（16.0%）为肿瘤全切,145例（39.3%）为次全切或部分切除。所有患者中,167例（45.3%）术后接受了放疗,143例（38.8%）术后接受了化疗。患者随机分为训练集 （n=246） 和验证集（n=123）,训练集和验证集之间的基本临床特征的差异均无统计学意义（P>0.05）。训练集中Cox回归分析显示,年龄≥65岁、肿瘤分级III级和Ⅳ级、未接受放疗均是OS和CSS的独立预后因素。在训练集中,使用5个变量（年龄、性别、WHO 分级、手术和放疗）分别构建用于预测术后6个月、1年和2年OS率和CSS率的列线图模型。训练集内部交叉验证结果显示,OS率和CSS率的C指数分别为0.758和0.765;验证集外部验证结果显示,OS率和CSS率的C指数分别为0.733和0.719。训练集中6个月、1年和2年OS率的校准图均表现出良好的一致性,而在验证集中一致性相对较低。6个月、1年和2年CSS率的校准图与OS率校准图具有相似的结果。   结论   OS率和CSS率的列线图预测模型具有中等可靠的预测效能,可为临床医生简易评估AVG患者的生存概率提供参考。      

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...     

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

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NHPVA患者的独立预后因素,列线图预测效果良好,具有快速准确评估患者生存预后的应用价值     

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。     

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数据库构建老年鼻咽癌患者生存预后列线图

目的 利用美国流行病学监测和结果(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库构建老年鼻咽癌患者(≥60岁)生存预后风险预测列线图,预测老年鼻咽癌患者的总生存率,为临床决策提供科学依据.方法 从数据库中提取2004-2015年期间的老年鼻咽癌患者共1 366例,随...     

乳腺癌患者预后评估模型的构建

目的 筛选影响乳腺癌患者预后的预测因素,构建评价乳腺癌患者预后的模型.方法 SEER数据库获得2010—2015年间119779名乳腺癌患者的临床和随访数据,将所有病例随机分为70％(83854名)的训练集以及30％(35925名)的验证集.利用Lasso回归筛选出对预测乳腺癌患者预后有意义的预测因子,并构建Cox比例风险模型,利用受试者工作曲线(ROC曲线)分别在训练集以及验证集中评价模型的鉴别能力,并与单纯纳入TNM预后分期因素(原发肿瘤大小、区域淋巴结以及远处转移)以预测患者预后的准确性进行对比.利用校准图评价模型的准确性.结果 年龄、种族、肿瘤分级、肿瘤大小、分子分型、手术治疗、淋巴结状态、远处转移是能够预测患者生存的独立预测因子.在训练集中,1年、3年、5年ROC曲线下面积分别为0.840、0.812、0.797,在验证集中为0.712、0.707、0.684.当单纯纳入T N M预后因素时为0.738、0.714、0.693.1年、3年、5年校准图显示了模型具有良好的预测准确性.结论 与单纯依靠传统的TNM预后因素预测预后相比,该模型能够更准确的量化、评估患者的预后,可为医生、病人以及医疗政策制定者提供直观的信息.     

基于SEER数据库的成人神经母细胞瘤临床特征及预后因素研究

目的利用来自SEER数据库中收纳的肿瘤流行病学数据,分析成年发病神经母细胞瘤（NB）的疾病特征和预后因素。方法通过访问SEER数据库提取了其中1975-2016年病理确诊原发性NB病人的人群特征与疾病特征数据。根据确诊年龄将病人分为成人和青少年,通过竞争风险模型和Kaplan-Meier图对2组病人的生存率进行比较,并利用Cox回归模型识别成年病人特异的预后因素。依据多元回归模型绘制列线图辅助临床诊疗。结果与青少年相比,成年病人预后较差（P < 0.01）。成年NB病人的单变量回归提示确诊年龄≥50岁、行手术治疗、肿瘤原发灶部位为鼻咽部位、周围神经系统、组织学亚型、化疗情况均为预后相关因素（P < 0.05~P < 0.01）。校正后的多变量分析表明,年龄、手术、肿瘤原发灶部位对于病人生存率的影响均具有统计学意义（P < 0.05~P < 0.01）。建立的列线图用于预测成年NB病人3年和5年生存率,列线图的内部验证表明该预测方式可以区分高危与低危病人。结论成年NB病人预后影响因素复杂多样,早期确诊和及时手术治疗可提高其生存率。     

食管癌患者术后预测模型的构建和验证：基于SEER数据库

目的 构建用于预测食管癌患者术后远期生存的列线图。方法 从监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库中确定了2004~2016年7215例食管癌患者。使用自助重抽样方法,共有5052名患者被分配到训练队列,其余2163名患者被分配到内部验证队列,同时纳入2014~2016年就诊于东部战区总医院心胸外科的435名食管癌患者进行外部验证。结果 在整个队列中,1 年、3年、5年的癌症特异性死亡率分别为14.6%、35.7%、41.6%。多因素Cox分析显示年龄（≥80岁 vs<50岁,P<0.001）、性别（男vs女,P<0.001）、肿瘤部位（下段vs中段,P=0.013）、病理分期（腺癌vs鳞癌,P=0.012）,分化程度（差分化vs分化良好,P<0.001）,TNM分期（IV vs I,P<0.001）,肿瘤大小（>50 mm vs 0~20 mm,P<0.001）,化疗（是vs否,P<0.001）,淋巴结比率（>0.25 vs 0,P< 0.001）是食管癌患者术后远期生存的独立危险因素,并基于该模型构建了列线图,用于预测患者术后1年、3年、5年的存活概率。在训练队列中,用于预测总生存率（OS）和癌症特异性生存率（CSS）的列线图C指数分别为0.726（95%CI:0.714-0.738）和 0.735（95%CI:0.727-0.743）。列线图在内部验证队列和外部验证队列中得到了很好的验证,内部验证队列中预测OS和CSS的 C指数分别为0.752（95% CI:0.738-0.765）和0.804（95% CI:0.790-0.817）,外部验证队列中预测OS和CSS的C指数分别为0.749（95%CI:0.736-0.767）和0.788（95%CI:0.751-0.808）。根据ROC曲线下面积（AUC）,在预测食管癌远期预后中,该列线图显示出比肿瘤淋巴结转移（TNM）分期系统更高的敏感性。结论 构建的临床预测模型有较高的预测效能,能够有助于鉴别术后高危食管癌患者,可以作为TNM分期系统的补充。     

结直肠间质瘤临床病理特征及预后分析

目的 探究结直肠间质瘤预后相关因素,并通过列线图预测该肿瘤生存概率,为指导临床评估预后提供依据.方法: 通过监测流行病学和最终结果(surveillance, epidemiology, and end results, SEER)数据库获取1992年1月至2015年12月结直肠间质瘤临床病理及预后相关资料,对入组患者进行生存分析,将分析得到的独立预后因素绘制成列线图,之后采用校准曲线评估列线图预测生存准确性.结果: 546例结直肠间质瘤患者被纳入研究.中位发病年龄64岁,区域淋巴结转移率9.4%.546例患者多因素生存分析显示发病年龄 > 64岁,未婚/离婚,结肠间质瘤(与直肠间质瘤相比),非手术治疗,组织分化级别高,区域淋巴结转移及远处转移具有更差的肿瘤特异性生存和总生存(P均<0.05), 美国东部地区诊治患者比西部地区患者具有更长的总生存时间(P = 0.027),以上独立预后因素预测肿瘤特异性生存率和总生存率的C指数分别为0.76(95%CI: 0.72-0.80)和0.75(95%CI: 0.72-0.78).在174例组织分化级别和肿瘤部位明确的患者中,影响肿瘤特异性生存和总生存的独立预后因素为年龄,组织分化级别和是否行手术治疗(P均<0.05),而肿瘤部位仅与肿瘤特异性生存显著相关(P = 0.041),未证实与总生存显著相关(P = 0.057),采用这4个预后影响因素预测546例患者肿瘤特异性生存率和总生存率的C指数分别是0.71(95%CI: 0.66-0.75)和0.73(95%CI: 0.70-0.77), 能较准确预测结直肠间质瘤患者总生存率.结论: 结直肠间质瘤预后受多个临床病理因素影响,列线图能为预测结直肠间质瘤患者生存率提供依据.     

结直肠间质瘤临床病理特征及预后分析

目的 探究结直肠间质瘤预后相关因素,并通过列线图预测该肿瘤生存概率,为指导临床评估预后提供依据.方法: 通过监测流行病学和最终结果(surveillance, epidemiology, and end results, SEER)数据库获取1992年1月至2015年12月结直肠间质瘤临床病理及预后相关资料,对入组患者进行生存分析,将分析得到的独立预后因素绘制成列线图,之后采用校准曲线评估列线图预测生存准确性.结果: 546例结直肠间质瘤患者被纳入研究.中位发病年龄64岁,区域淋巴结转移率9.4%.546例患者多因素生存分析显示发病年龄 > 64岁,未婚/离婚,结肠间质瘤(与直肠间质瘤相比),非手术治疗,组织分化级别高,区域淋巴结转移及远处转移具有更差的肿瘤特异性生存和总生存(P均<0.05), 美国东部地区诊治患者比西部地区患者具有更长的总生存时间(P = 0.027),以上独立预后因素预测肿瘤特异性生存率和总生存率的C指数分别为0.76(95%CI: 0.72-0.80)和0.75(95%CI: 0.72-0.78).在174例组织分化级别和肿瘤部位明确的患者中,影响肿瘤特异性生存和总生存的独立预后因素为年龄,组织分化级别和是否行手术治疗(P均<0.05),而肿瘤部位仅与肿瘤特异性生存显著相关(P = 0.041),未证实与总生存显著相关(P = 0.057),采用这4个预后影响因素预测546例患者肿瘤特异性生存率和总生存率的C指数分别是0.71(95%CI: 0.66-0.75)和0.73(95%CI: 0.70-0.77), 能较准确预测结直肠间质瘤患者总生存率.结论: 结直肠间质瘤预后受多个临床病理因素影响,列线图能为预测结直肠间质瘤患者生存率提供依据.