福建省牙龈癌患者预后风险预测模型的构建

  目的  探讨福建地区牙龈癌患者预后影响因素并构建预后风险预测模型。  方法  收集福建医科大学附属第一医院口腔颌面外科2005年1月―2017年6月经病理确诊的牙龈癌患者共198例,对其进行随访。利用多因素COX回归分析模型分析计算死亡风险比值（hazard rate,HR）及其95%置信区间（95% confidence interval,95% CI）,筛出牙龈癌患者预后的影响因素,并基于β系数构建每个个体的预后指数（prognostic index,PI）。运用X-tile软件确定PI的最佳截断点,并根据最佳截断点把研究对象分成低、中、高危组。  结果  在牙龈癌患者中,年龄≥60岁（HR=1.668,95% CI:1.002~2.777,P=0.049）,有复发转移（HR=3.996,95% CI:2.295~6.959,P < 0.001）的患者预后更差;临床Ⅳ期与临床Ⅰ期相比预后更差（HR=3.002,95% CI:1.134~7.947,P=0.027）;经手术治疗的患者与未经手术治疗的相比预后更好（HR=0.246,95% CI:0.118~0.511,P < 0.001）。此外,构建的PI预后预测模型预测性能良好（AIC=611.605,C-index=0.747,AUC=0.765）。  结论  本研究发现年龄（≥60岁）、临床分期高、未进行手术治疗及存在复发转移均是影响牙龈癌患者预后的危险因素,且构建的PI预后预测模型能够较好的预测患者预后。     

硒元素与口腔癌发病关联的病例对照研究

目的 探讨硒元素与口腔癌发病的关联。方法 采用病例对照的研究方法,收集福建医科大学附属第一医院口腔颌面外科经手术病理确诊的口腔癌新发患者325例作为病例组,同期经性别、年龄频数匹配的医院的体检人群和社区健康人群共650名作为对照组。应用非条件logistic回归计算硒元素与口腔癌发病风险的aOR及其95% CI,并进行分层分析和相乘交互作用分析。结果 病例组血清硒水平［112.42（80.98～145.06） μg/L］低于对照组［164.85（144.44～188.53） μg/L］,差异有统计学意义（P<0.01）。无论是否吸烟、是否饮酒及摄入水果、鱼类的频次多少,血清硒与口腔癌的发病风险均存在负相关关系（P<0.05）。血清硒与吸烟、饮酒、摄入水果、鱼类之间在口腔癌的发生中存在相乘交互作用。结论 高水平血清硒是口腔癌发病的保护因素,且血清硒与吸烟、饮酒、摄入水果和摄入鱼类存在相乘交互作用,故减少烟酒消耗和适量增加水果鱼类的摄入可一定程度降低口腔癌的发病风险。     

口腔癌与体质指数关系的病例-对照研究

目的探讨口腔癌与体质指数(BMI)的关系。方法用病例-对照研究法,对口腔癌206例与对照组584例进行调查。用PASW V18软件包logistic回归分析数据,计算口腔癌发病风险的调整比值比(OR)。结果与正常BMI组(18.5~23.9kg/m2)相比,低BMI组(18.5kg/m2)的OR=2.02(95%CI=1.13~3.59),高BMI组(≥24kg/m2)OR=0.39(95%CI=0.26~0.57)。结论低BMI是口腔癌的危险因素。     

福建省口腔鳞状细胞癌预后指数构建

目的 探讨福建省口腔鳞状细胞癌（OSCC）患者预后影响因素并构建预后指数（PI）。方法 收集福建医科大学附属第一医院口腔颌面外科2004年1月至2016年6月经病理确诊634例OSCC患者的临床资料,并进行随访,将患者随机分为建立模型组（建模组,318例）和验证模型组（验证组,316例）。在建模组,运用Kaplan-Meier法计算生存率,log-rank检验比较生存率差别,采用Cox比例风险回归模型探讨OSCC患者预后影响因素并计算死亡风险比值（HR）及其95%CI,以模型组中有意义的预测变量的β值计算PI。运用三分位法将患者分为高危组、中危组和低危组,并在验证组中采用赤池信息准则（AIC）和Harrell一致性指数（Harrell''s c-index,C）检验模型的预测效能。结果 Cox比例风险回归模型分析发现,OSCC患者中年龄≥ 55岁的HR值（95%CI）为2.22（1.45~3.39）;口腔卫生较差的HR值（95%CI）为2.12（1.27~3.54）;首诊淋巴结转移的HR值（95%CI）为5.78（3.60~9.27）;TNM分期为Ⅲ~Ⅳ期（Ⅰ期为参照）的HR值（95%CI）为2.43（1.10~5.37）;组织分化程度为低分化（高分化为参照）的HR值（95%CI）为2.53（1.60~4.01）。建模组和验证组中预后模型的预测效能良好（AIC和C值分别为1 205.80、0.700 2和1 150.47、0.737 3）。结论 年龄、口腔卫生、首诊断淋巴结转移、TNM分期和组织病理学分级是OSCC预后影响因素,构建PI模型可有效指导临床治疗。