APRI评分对HBV相关肝细胞癌切除术患者预后的预测价值

目的:评估天冬氨酸转氨酶与血小板计数比值指数（APRI）对HBV相关肝细胞癌（HCC）切除术患者术后总生存率（OS）的预测价值。方法:采用回顾性队列研究方法,收集2012年1月至2016年12月期间在广西医科大学附属肿瘤医院行切除术治疗的1 031例HBV相关HCC患者的术前临床资料。通过Kaplan-Meier生存曲线确定APRI评分的cutoff值。采用Kaplan-Meier法绘制不同APRI组患者的生存曲线,并通过Log-rank检验评估两组人群的生存差异。运用逐步多因素Cox回归筛选患者OS独立影响因素。采用限制性立方条图（RCS)评价患者APRI与死亡风险的相关性。建立列线图模型评估APRI对OS的预测能力并内部验证。结果:RCS显示APRI与死亡风险呈非线性关联（非线性P＜0.001）。多因素Cox回归结果显示:APRI、BCLC分期、AFP、性别和肿瘤大小是OS独立影响因素,高APRI组死亡风险是低APRI组2.1倍。患者OS的列线图显示APRI对OS的预测能力仅次于BCLC分期。在建模组和验证组中预测OS列线图的C-index分别为0.71（95%CI:0.68~0.74）、0.69（95%CI:0.64~0.75）;1和5年OS校正曲线显示列线图具有良好的校准度;临床决策曲线（DCA）显示模型具有良好的临床应用价值。结论:APRI是HBV相关HCC切除术患者OS独立影响因素,基于APRI对患者预后进行分层,有利于进行个体化治疗和随访。     

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。     

基于病证结合信息构建广泛期小细胞肺癌安罗替尼疗效预测模型

目的 构建中医证素参与的安罗替尼治疗既往接受过多线化疗进展的广泛期小细胞肺癌（ES-SCLC）患者预后的列线图预测模型。方法 回顾性分析至少经过2个周期安罗替尼治疗的127例ES-SCLC患者临床资料。采用Kaplan-Meier法分析各个因素与总生存时间的关系，通过Cox回归分析筛选患者预后的独立影响因素，应用R语言构建列线图预测模型，采用C-index指数对模型进行评估，并以校准曲线来验证模型的准确性。结果 K-M法单因素生存分析显示，年龄、PS评分、脑转移、气虚病性证素、阴虚病性证素、血瘀病性证素是安罗替尼治疗ES-SCLC的相关危险因素。多因素Cox回归分析显示，PS评分（HR=2.188, P=0.003）、脑转移（HR=1.891, P=0.016）、血瘀病性证素（HR=1.691, P=0.028）是独立的预后不良因素。基于这三个独立影响因素建立预测安罗替尼治疗ES-SCLC患者预后的列线图模型，预测风险接近实际风险，显示出较高吻合度。结论 以PS评分、血瘀病性证素、脑转移为独立因素建立的列线图模型可以预测安罗替尼二三线治疗ES-SCLC患者的预后。     

基于TCGA数据库构建肝癌铜死亡的预后模型

目的 构建肝细胞癌（HCC）患者铜死亡相关基因（CRGs）的预后模型。方法 基于TCGA数据库HCC患者的mRNA数据集，分析CRGs在HCC患者中的表达，对CRGs及相关基因进行GO和KEGG富集分析。Kaplan-Meier生存分析曲线评估CRGs的生存预后价值，分析其与免疫细胞浸润的相关性。单因素Cox回归分析筛选出与HCC患者生存预后显著相关的CRGs,Lasso回归和多因素Cox回归分析构建预后模型。根据风险值对患者进行分组并进行生存分析，ROC曲线评估预后模型，单因素和多因素Cox回归分析风险评分及临床因素与预后的关系。结果 分析得到HCC中差异表达CRGs共11个，CRGs及其相关基因主要富集的GO条目为氧化还原酶活性，作用于供体的醛基或氧基，主要富集的KEGG信号通路为碳代谢。CRGs的表达水平与浆细胞样滤泡树突细胞、T辅助细胞等免疫细胞的浸润显著相关（P<0.05）。筛选并构建3个CRGs的预后模型，包括CDKN2A、DLAT和LIPT1。高风险组和低风险组的生存时间存在显著差异（P<0.001）。风险评分是预后不良的独立危险因素（P<0.001）。...     

AFP阴性肝细胞癌特异生存时间的预测模型研究

目的 探讨AFP阴性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)患者特异生存时间的影响因素，并构建预后预测模型以评估患者的特异生存时间。方法 收集SEER数据库中2006～2016年诊断的首发HCC患者的临床资料；使用Sample函数将所有患者按照1∶1随机分为训练组和验证组；运用Cox比例风险回归模型探索预后影响因素；利用列线图构建预测模型并采用ROC曲线下面积和校准曲线验证模型的预测效果和临床应用价值。结果 诊断年龄>64岁、N1期和肿瘤大小>5 cm是AFP阴性HCC患者特异生存预后的独立危险因素(P<0.05);而手术治疗和部分淋巴结移除是独立保护因素(P<0.05)。在训练组中1、3和5年ROC曲线下面积分别为0.756、0.761和0.781;验证组中分别为0.799、0.722和0.735。校准曲线显示，在训练组和验证组中预测1、3、5年的生存率均接近实际生存率。基于列线图进行风险分层，KM法分析结果显示，低分险组特异生存时间均明显优于高风险组(P<0.001)。结论 采用列线图构建的预后模型能有效地预测AFP阴性H...     

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。     

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。     

多发性骨髓瘤患者预后的社会经济学因素分析及特异性生存率预测模型的构建

目的 探究社会经济学因素对多发性骨髓瘤（MM）患者预后的影响并构建预测模型评估患者骨髓瘤特异性生存（MSS）。方法 由SEER数据库纳入32 625例2007年1月至2016年12月间诊断为MM的患者。Cox回归模型分析MSS的预测因素，森林图展现多因素亚组分析的结果，多因素Cox分析中确定的显著变量用来构建列线图。曲线下面积（AUC）和校准图评估列线图的预测性能，利用限制性三次样条曲线构建基于列线图评分的风险分层系统。结果 患者按其社会经济地位（SES）的高低分为五组，SES更高的群体中白人、有保险者、已婚人群和城市居民的比例相对更高。单因素及多因素Cox分析表明年龄、性别、种族、婚姻状态、保险状况和SES是患者MSS独立预后影响因素（均P<0.001）。亚组分析显示随着SES降低，MSS风险增加的线性趋势在白人、已婚、有保险和城市患者中最为显著（均P<0.001）。构建的列线图在训练集和验证集中均展现出良好的区分度和准确性，其预测3年、5年和8年MSS的AUC值分别为0.701、0.709和0.722。根据列线图总分和风险比建立了风险分层模型，所划分的三类不同风险等级组...     

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。     

预测上皮性卵巢癌复发机器学习模型及列线图的建立

目的:本研究拟基于机器学习及Cox回归开发上皮性卵巢癌复发机器学习模型及列线图。方法:回顾性分析2010年01月至2020年12月于云南省肿瘤医院确诊739例Ⅲ-Ⅳ期EOC患者的医疗记录。收集患者的基本信息、手术、化疗细节和预后结果。使用单多因素逻辑回归及Cox回归筛选变量,使用5种机器学习算法基于单多因素逻辑回归的结果构建预测模型,采用10折交叉验证方法评估模型性能。基于Cox回归结果开发列线图。结果:739例患者中,399（54.0%）例最终发生了复发,340（46.0%）例未复发。复发患者分期以ⅢC期为主,占59.1%,病理类型以浆液性癌为主,占91.0%。单多因素逻辑回归显示围手术期化疗周期、术后残余病灶、手术方式、新辅助化疗是与复发独立相关的4个变量,基于这些变量和FIGO分期建立5个机器学习模型,XGBoost在识别复发病例方面表现最佳,AUC为0.775。Cox回归分析显示,术前局部灌注化疗、残余病灶直径、围手术期化疗周期、手术方式是影响复发的独立危险因素,基于上述因素开发了晚期上皮性卵巢癌患者复发的预测列线图。结论:机器学习模型和列线图可早期识别卵巢癌复发,通过早期识别可改善晚期卵巢癌预后。     

血清胆碱酯酶在189例晚期胃癌患者预后预测中的价值分析

摘 要：［目的］ 探讨血清胆碱酯酶（cholinesterase,CHE）水平在晚期胃癌患者预后预测中的价值,建立晚期胃癌患者预后预测模型并验证。［方法］ 回顾性收集2011年5月至2019年12月在马鞍山市人民医院诊治的189例晚期胃癌患者临床资料并进行统计学分析,利用X-tile程序软件计算出CHE的最佳截断值（cut-off值）,通过Cox比例风险模型分别评估CHE、白蛋白（albumin,ALB）、血红蛋白（hemoglobin,HB）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR）等临床病理参数对总生存期（overall survival,OS）的影响;采用多因素Cox风险比例回归模型筛选晚期胃癌独立预后影响因素;通过R软件绘制列线图并验证。［结果］ CHE的最佳截断值为3 611 U/L,CHE与年龄、ECOG评分、ALB、NLR、HB相关（P＜0.05）。单因素Cox回归分析结果显示,CHE、ALB、NLR、ECOG评分、是否接受一线化疗与预后相关。多因素Cox回归分析结果显示,性别、ECOG评分、CHE、NLR、HB以及是否接受一线化疗是影响晚期胃癌预后的独立因素;基于上述6个参数构建的列线图预测OS的C指数为0.753（95%CI：0.722～0.784）,校准曲线基本沿45°线分布。［结论］ CHE在晚期胃癌患者的预后评估中有一定的临床价值,基于CHE等参数构建的列线图可较为准确地预测晚期胃癌患者预后。     

卵巢癌免疫相关预后模型的构建与验证

目的 构建卵巢癌免疫相关预后模型并初步筛选预后标志物。方法 将癌症基因组图谱（TCGA）中卵巢癌样本按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集,GSE26712作为外部验证集。通过limma软件包分析免疫相关的差异基因（IRDEGs）,单因素Cox回归筛选预后相关的IRDEGs,通过LASSO回归和多因素Cox回归构建模型,采用受试者工作特征（ROC）曲线和C-index对模型进行评价。构建列线图模型,通过校准曲线和决策曲线评价列线图的预测性能。 结果 本研究在训练集中成功构建了包含11个基因（C5AR1、CX3CR1、CXCL11、CXCL13、IGF1、IL27RA、NFKBIB、PENK、PI3、PSMC1和PSME3）的预后模型,C-index为0.69,1、3、5年的曲线下面积分别为0.67、0.71和0.75;多因素Cox回归分析显示该风险模型是卵巢癌患者的独立预后因素（HR=2.58, 95%CI=2.15~3.25）。基于风险得分成功构建了列线图模型,其校准曲线拟合良好,决策曲线显示列线图在指导临床决策方面具有积极的净收益。结论 本研究构建的免疫相关预后模型在卵巢癌预后预测中具有良好的效能,其中的相关基因可能是卵巢癌患者免疫治疗的潜在标志物。     

术前炎症指标对肝细胞癌肝切除术患者的预后预测价值

目的  探讨术前炎症指标中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）和预后营养指数（PNI）在肝细胞癌（HCC）肝切除术后患者预后中的预测价值。方法 本研究为回顾性队列研究。选择2015年6月—2018年3月于本院行肝切除术的HCC患者为研究对象,随访截至2021年1月。主要研究指标为总生存期（OS）。采用限制性立方样条、Cox比例风险回归模型、时间依赖的受试者工作特征（ROC）曲线以及列线图评估术前NLR、PLR及PNI的预后预测价值。结果 共77例患者符合标准纳入分析,其中男性59例;中位年龄51岁。限制性立方样条分析结果显示,NLR、PLR、PNI与HCC患者的死亡风险均呈线性关系（非线性P>0.05）,Cox比例风险回归模型结果显示,NLR、PLR、PNI、肿瘤分化程度及肿瘤包膜是否完整是影响HCC患者OS的因素。NLR、PLR、PNI等炎症指标构建的列线图模型预测1年、3年总生存率的AUC均大于NLR、PLR、PNI（均P<0.05）,且联合预后影响因素肿瘤分化程度和肿瘤包膜是否完整后AUC进一步提高（均P<0.05）。结论 术前炎症指标NLR、PLR、PNI在预测肝细胞癌肝切除术患者预后中具有良好效能,联合临床因素可进一步提高预测效能。     

肺腺癌患者列线图预后模型的构建与验证

目的 基于SEER数据库的大样本数据,构建肺腺癌患者生存预后的列线图预测模型.方法 回顾性分析SEER数据库收集的2010—2015年诊断为肺腺癌患者的临床数据.根据影响肺腺癌患者预后的独立因素,采用Lasso Cox回归分析构建列线图模型.C指数和校准曲线评估列线图的判别和校准能力.使用NRI和DCA曲线评估列线图的...     

不同中国肝癌分期患者肝癌根治性切除术后的临床疗效差异与预后影响因素

目的 分析不同中国肝癌分期(CNLC)患者肝癌根治性切除术后的临床疗效差异与预后影响因素。方法回顾性选取125例肝细胞癌(HCC)患者，收集患者一般信息、实验室检测指标[谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)、甲胎蛋白(AFP)]及病理学检查结果。术后进行3年随访，并依据随访生存与否分为生存组、死亡组。统计患者3年总生存率(OS),比较不同CNLC分期HCC患者3年OS,采用多因素Logistic回归方法对预后影响因素进行分析。结果 125例HCC患者3年OS为67.20%(84/125),其中CNLCⅠa期患者的3年OS高于Ⅰb期、Ⅱa期、Ⅱb期、Ⅲa期、Ⅲb期患者，Ⅰb期患者3年OS高于Ⅲa期、Ⅲb期患者，有统计学差异(P<0.05)。死亡组肿瘤数目多发、肿瘤破裂、低分化及血管侵犯患者占比高于生存组，死亡组ALT、AST、AFP水平高于生存组，有统计学差异(P<0.05);Logistic回归分析显示，肿瘤多发、肿瘤破裂、低分化、血管侵犯、ALT、AST、AFP为影响患者预后的独立危险因素(P<0.05且OR≥1)。结论 不同CNLC分期HCC患者术后OS差异...     

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。     

基于SEER数据库分析胆囊癌肝转移患者预后因素并构建竞争风险列线图

目的:分析影响胆囊癌肝转移患者的预后因素,建立竞争风险列线图从而量化生存差异,提供临床决策。方法:本研究通过回顾性分析SEER数据库2010年至2015年共318例胆囊癌肝转移患者完整临床信息资料,采用单因素和多因素Cox回归分析得到影响患者总生存期的独立预后因素,采用Kaplan-Meier（Log-rank 检验）进行生存分析,并基于独立预后因素绘制竞争风险列线图。结果:318例胆囊癌肝转移患者,采用总生存期单因素和多因素Cox回归分析,结果显示病理分级(HR:1.397,95%CI:1.157~1.687,P<0.001)、手术方式(HR:0.790,95%CI:0.682~0.913,P=0.002)、化疗情况(HR:0.344,95%CI:0.265~0.446,P<0.001)和淋巴结检出数(HR:0.774,95%CI:0.642~0.933,P=0.007)是胆囊癌肝转移患者总生存期独立预后因素。通过将多因素Cox回归分析得到的显著临床病理参数建立列线图来评估影响总生存期的竞争性风险和量化生存差异。计算列线图C-index为7.46,并且0.5年、1年、3年的校正曲线显示列线图有着较好预测能力。结论:肿瘤病理分级、手术方式、淋巴结检出数和化疗情况是胆囊癌肝转移患者独立预后因素。基于列线图显示,化疗情况影响程度的权重值最大。     

转移性小肠神经内分泌肿瘤预后列线图的建立

目的:分析转移性小肠神经内分泌肿瘤（small intestinal neuroendocrine neoplasms,SI-NENs）的预后相关因素，并建立有效的预测模型。方法:收集美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库中 2010年至2015年491例转移性SI-NENs患者的资料。基于Cox回归模型筛选的独立危险因素建立列线图,并评估该模型的区分度及校准度。结果:患者的中位生存时间为35个月，1年、3年、5年特异生存率分别为96.11%、85.89%、75.87%。Cox回归分析显示年龄、分化程度、组织学类型、手术是患者预后的独立危险因素。列线图一致性指数(C-index) 为0.730（95%CI:0.669～0.791）,且该模型中1年、3年、5年的受试者工作曲线下面积（AUC）分别为0.723、0.699、0.659。1年、3年、5年的校准曲线图亦显示出良好的一致性。结论:年轻、分化程度高、组织学类型为类癌、经历手术的转移性SI-NENs预后较好。列线图的预测效果较好。     

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...