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。     

亚裔人群T_(1c)期乳腺癌特征分析及预后预测模型建立

目的探讨影响亚裔人群T_(1c)期乳腺癌患者生存的预后因素,并构建列线图预测模型。方法收集监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库2010年至2015年T_(1c)期亚裔乳腺癌患者的临床数据作为建模组。对建模组进行Cox单因素和多因素分析,使用R软件构建列线图。采用一致性指数及受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的可信度。收集山西医科大学第二医院2015年1月至2020年12月诊断为T_(1c)期的乳腺癌患者作为验证组,对模型进行验证。绘制生存校正曲线,检测两组的一致性。结果共纳入T_(1c)期乳腺癌患者5328例,其中建模组4968例,验证组360例。中位随访时间分别为53个月和43个月,建模组死亡170例,验证组死亡13例。Cox多因素分析显示,年龄、组织学分级、ER和PR表达、HER-2状态、分子分型、N分期、M分期、手术和放化疗均为影响T_(1c)期乳腺癌患者总生存时间的独立因素(P<0.01)。构建列线图预测模型。建模组C指数为0.701(95%CI:0.693~0.709),验证组C指数为0.686(95%CI:0.657~0.715)。3、5年生存率ROC曲线显示,曲线下面积(AUC)分别为0.769、0.694。3年生存率校正曲线显示,验证组校正曲线与建模组结果高度拟合。结论成功构建了预后预测模型,对亚裔T_(1c)期乳腺癌患者的3年生存率作出预测,可为临床医师做治疗决策时提供参考。     

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。     

结肠镜下结直肠腺瘤切除术后再发风险预测模型的建立和验证

目的:分析结肠镜下结直肠腺瘤切除术后再发的危险因素,构建并验证预测结直肠腺瘤切除术后再发风险的列线图模型。方法:回顾性收集西安市中心医院消化科2012年01月至2021年12月于结肠镜下行结直肠腺瘤切除术且在术后有结肠镜随访结果的患者968例,其中496例组成建模组,472例组成验证组。应用logistic回归模型分析结直肠腺瘤切除术后再发的独立危险因素,并构建预测结直肠腺瘤切除术后再发风险的列线图模型,然后进行验证。结果:多因素logistic回归分析显示,年龄(OR=1.027,95%CI:1.007～1.048)、腺瘤数目(OR=1.232,95%CI:1.123～1.353)、病理分型(OR=2.442,95%CI:1.342～4.441)为影响腺瘤术后再发的独立危险因素(P<0.01)。纳入上述指标构建列线图预测模型,并在建模组和验证组中进行验证。建模组与验证组ROC曲线下面积分别为0.670 (95%CI:0.622～0.718)和0.735(95%CI:0.691～0.780),模型区分度良好。两组校准曲线显示列线图模型的预测值和实际观察结果一致性良好。决策曲线显示...     

基于炎症相关参数建立根治性膀胱切除术术后的列线图预测模型及验证

目的:探讨接受根治性膀胱切除术的膀胱癌患者相关预测因素,建立并验证列线图预测模型。方法:回顾性收集我院2009年01月至2018年01月期间行根治性膀胱切除术患者的实验室检查和病理结果等临床资料,由术前的血常规结果计算中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）和全身免疫炎症指数（SII）。根据约登指数计算SII及NLR的最佳分界值,术后对患者进行随访,使用多因素Cox回归模型分析影响患者术后总生存率的独立危险因素,然后将独立危险因素纳入并构建预测非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者3、5年总生存率的列线图,并对模型的预测准确性进行外部验证,通过一致性指数（C指数）和校准曲线来确定列线图的预测精度和一致性。结果:建模组患者中位总生存期（OS）为21个月(1~66个月),1年、3年和5年的OS率分别为85.2%、68.5%和59.1%。多因素分析显示T分期、N分期、SII和NLR是膀胱癌根治性膀胱切除术后患者的独立危险因素。SII的ROC曲线下面积（AUC）大于NLR,差异有统计学意义,SII预测患者总生存率的准确度更高。我们建立了一个预测根治性膀胱切除术后OS的列线图预测模型,C指数为0.87(95%CI 0.83~0.90),并对模型进行外部验证,校正曲线显示预测和观察的3、5年生存率之间有很好的一致性。结论:本研究建立的接受根治性膀胱切除术的膀胱癌患者列线图预测模型对膀胱癌患者总生存率具有较高的预测价值,验证相关指标能有效预测患者的预后。     

基于SEER数据库肺腺癌脑转移预测模型的构建及分析

目的 构建可视化预测肺腺癌（LUAD）脑转移风险概率的列线图模型,提高患者生存率。方法 研究纳入监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库中58 928例LUAD患者,并按7∶3比例随机分为训练集和验证集。在训练集中采用Lasso回归与多因素Logistic回归分析筛选最有意义的预测变量,构建预测LUAD脑转移的列线图模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）,Boostrap绘制校正曲线,Brier评分验证模型区分度及校准度,决策曲线分析（DCA）评价预测模型的临床效能。结果 最终筛选出7个独立影响因素构建列线图预测模型。训练集和验证集列线图预测LUAD患者发生脑转移概率的AUC分别为0.853(95%CI:0.849～0.858)和0.851(95%CI:0.844～0.857),校准曲线显示模型预测概率与实际观察概率具有较高的一致性,Brier评分均为0.092,DCA显示净收益率较高,模型临床效能较好。结论 本研究成功建立了预测LUAD脑转移的列线图模型,该模型能够准确区分脑转移高风险患者,可以有效指导临床医师制订个体化治疗方案。     

结直肠癌肝转移患者预后列线图模型实证研究

目的 通过建立列线图生存预测模型,探讨影响结直肠癌肝转移患者的相关因素,更好的为结直肠癌肝转移患者的个性化治疗及预后判断提供指导依据。方法 回顾性分析2010-01-01-2019-12-31就诊于新疆医科大学附属肿瘤医院的1 131例同时性结直肠癌肝转移患者。使用Cox比例风险回归确定患者的独立预后因素。通过R软件采用随机抽样法将患者按照7∶3的比例分为建模组(792例)和验证组(339例),构建列线图预测总生存期,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线进行验证。结果 年龄>60岁(HR=0.65,95%CI:0.46～0.91)、临床分期Ⅳ期(HR=0.66,95%CI:0.45～0.96),N分期N_2b期(HR=2.54,95%CI:1.16～5.55)、淋巴结转移率(LNR)>0.6(HR=1.63,95%CI:0.95～2.78)和微卫星高度不稳定状态(HR=0.39,95%CI:0.14～1.09)为结直肠癌肝转移患者预后的独立危险因素,均P<0.1。纳入独立危险因素构建患者1、3和5年生存率列线图。建模组1、3和5年生存率RO...     

甲状腺癌患者预后列线图的构建及验证

目的 利用甲状腺癌患者预后独立因素构建预后列线图并进行验证.方法 从美国国立癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库收集2004—2015年诊断为甲状腺癌的94216例患者的临床资料,采用随机数字表法分为训练组(n=47108)和内部验证组(n=47108),选取2008—2020年于武汉科技大学附属孝感医院诊断为甲状腺癌的1500例患者作为外部验证组.采用Cox比例风险回归模型分析甲状腺癌患者总生存率的影响因素并构建预后列线图,预测10、15、20年总生存率,计算一致性指数(c-指数),通过校准曲线确定列线图预测的准确性.结果 单因素分析结果显示,年龄、性别、肿瘤直径、区域淋巴结转移状态、远处转移状态、临床TNM分期、病理类型、原发灶手术状态、区域淋巴结手术状态、放疗状态、婚姻状态均可能是甲状腺癌患者总生存率的影响因素(P﹤0.01).多因素分析结果显示,年龄≥55岁、男性、肿瘤直径﹥39 mm、区域淋巴结转移、远处转移、临床TNM分期为Ⅱ/Ⅲ/Ⅳ期、病理类型为髓样癌及未分化癌、原发灶未进行手术、区域淋巴结未手术、未进行放疗、离婚/丧偶均是甲状腺癌患者总生存率的独立危险因素(P﹤0.05).基于影响因素构建10、15、20年总生存率的列线图并进行内外部验证,训练组c-指数为0.855(95％CI:0.846～0.864),内部验证组c-指数为0.851(95％CI:0.842～0.860),外部验证组c-指数为0.812(95％CI:0.759～0.865),校准曲线表明了列线图预测总生存率与实际总生存率具有良好的一致性.结论 甲状腺癌患者总生存率列线图能够比较准确地预测10年总生存率,有助于临床医师对甲状腺癌患者进行个体化的预后评估及治疗策略制订.     

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。     

基于SEER数据库绘制列线图分析软骨肉瘤患者预后相关因素

目的:分析软骨肉瘤流行病学特征及影响预后的相关因素,并且绘制列线图来个体化预测患者远期生存率。方法:收集SEER数据库2004至2015年诊断的1 453例软骨肉瘤患者的临床数据,回顾性分析软骨肉瘤患者流行病学特征及影响患者预后的相关危险因素,使用随机数字表法将所有纳入对象以7∶3分为建模组（1 017例）和验证组（436例）并构建列线图进行内部验证,预测软骨肉瘤患者3年、5年的生存率,使用多因素COX风险比例模型来确定独立因素,采用一致性指数(C-index)及校准曲线评估该预测模型的准确性。结果:软骨肉瘤患者男女性别比为:1.23∶1,年龄≥50岁患者占比为55.7%,最常见的发病部位是下肢骨,多因素分析提示,影响软骨肉瘤患者预后的因素包括年龄、性别、肿瘤原发部位、肿瘤大小、病理分级、AJCC TNM分期、手术方式、是否化疗、肿瘤大小;建模组与验证组1、3、5年ROC曲线AUC值分别为:0.87、0.838、0.807,0.864、0.754、0.755;列线图C-index指数为:0.805。结论:列线图可以准确预测软骨肉瘤患者生存率,具有较好的预测精度,有助于对患者进行个性化的预后评估和指导临床决策。     

横纹肌肉瘤患者列线图预后模型的构建

  目的  构建列线图预测横纹肌肉瘤患者的1、3、5年生存率。  方法  从美国国立癌症研究所的监测、流行病学、结果数据库（SEER）数据库中收集1975年至2016年间诊断的横纹肌肉瘤患者,经筛选后最终获得861例符合条件的患者,采用单因素Kaplan-Meier法及多因素Cox模型分析确定横纹肌肉瘤患者独立的预后影响因素,然后将这些因素纳入并构建预测横纹肌肉瘤患者1、3、5年生存率的列线图。通过一致性指数（C-index）对所得列线图进行内部验证,检查其预测精度;同时,列线图预后模型的校正曲线一致性良好。  结果  年龄、病理类型、病理分级、总分期、手术、放疗及化疗均是横纹肌肉瘤患者的独立预后影响因素（P < 0.05）,将这些因素纳入并成功构建了列线图。列线图的内部验证所得C指数为0.776。  结论  本次研究构建的横纹肌肉瘤患者生存风险的列线图具有良好的预测精度,有助于临床医师对横纹肌肉瘤患者预后作出较为准确的评估,也有利于对横纹肌肉瘤患者实施个体化诊疗。      

预测年轻乳腺癌患者生存率列线图的建立和验证

目的:构建预测年轻乳腺癌患者生存情况的列线图,以期帮助临床诊疗。方法:收集SEER数据库中5 525例年轻乳腺癌患者的临床信息,通过单因素Log-rank检验和多因素Cox生存分析筛选出独立预后因素,用于构建预测患者3、5年总生存率(overall survival,OS)和癌症特异性生存率（cancer special survival,CSS)的列线图,将我院就诊的147例年轻乳腺癌患者作为验证集进行外部验证。结果:单因素和多因素分析结果显示,种族、病理类型、组织学分级、T分期、N分期、M分期、ER状态、HER-2状态、手术方式是与患者OS和CSS相关的独立危险因素,将这些因素纳入并建立预测患者OS和CSS的列线图模型。内部和外部验证结果显示模型具有良好的预测性能。基于建立的OS和CSS列线图模型对患者进行了风险分层,能够准确地将年轻乳腺癌患者分成预后有显著差异的三个风险亚组。结论:本研究构建的预测模型能较为准确的预测年轻乳腺癌患者的预后情况,为临床的诊疗提供科学依据。     

基于SEER数据库的炎性乳腺癌生存预测风险模型的建立与验证

目的:建立可预测炎性乳腺癌(inflammatory breast cancer,IBC)生存情况的风险模型.方法:利用监测、流行病学和结果(Surveillance,Epidemiology and End Results,SEER)数据库,筛选2010年至2015年诊断为IBC的病例,通过单因素和Logistic多...     

Development and Validation of a Nomogram Model to Predict the Prognosis of Intrahepatic Cholangiocarcinoma

Background: The effective method for predicting prognosis of ICC is still lack. This study aims to establish and verify an effective prognostic nomogram model for intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) after partial hepatectomy. Materials and Methods: A nomogram model was developed in a cohort of 127 patients from January 2015 to December 2019. General clinical characteristics including preoperative physical examination data and postoperative pathological features were obtained. The independent risk factors identified by univariate and multivariate COX proportional hazards regression models were used to construct nomogram model. Predictive accuracy and discriminative ability were determined using a concordance index and a calibration curve. In addition, the clinical significance of postoperative pathological subtypes was analyzed by Kaplan-Meier survival analysis. Results: Univariate analysis and multivariate COX regression analysis revealed that CEA, maximum diameter, tumor number, and large duct type ICC was the independent risk factors. These variables were incorporated into the nomogram and the C-index for one year and three year overall survival prediction was 0.765 (95% CI: 0.672–0.814) and 0.695 (95% CI: 0.672–0.814), respectively. Postoperative pathological analysis showed that the large duct ICC had a distinct clinicopathological features and poor outcome. Conclusion: The proposed nomogram enables a prognostic prediction for patients with ICC and postoperative subclassification of ICC is of great significant to the prognosis of ICC.     

甲状腺癌患者术后复发风险预测的列线图模型建立

目的 建立预测甲状腺癌患者术后复发风险的列线图模型.方法 回顾性分析2015年7月—2017年12月因甲状腺癌于沈阳医学院附属中心医院普外科行手术治疗的患者临床资料,筛选甲状腺癌术后复发的独立危险因素,基于筛选结果建立列线图预测模型,并对模型的预测准确性进行内外部验证.结果 Logistic回归分析结果显示,肿瘤大小≥...     

中国肝癌分期Ⅲ期肝细胞癌放疗后预后因素分析及列线图构建

目的 探讨影响接受调强放疗（intensity-modulated radiotherapy,IMRT）的中国肝癌分期（China liver cancer staging,CNLC）Ⅲ期肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者预后的危险因素,并建立预后列线图模型。方法 收集2012年1月到2021年3月在广西医科大学附属肿瘤医院接受IMRT治疗的CNLCⅢ期HCC患者的临床资料进行回顾性分析。采用单因素和多因素Cox回归分析影响患者预后的独立危险因素。构建列线图模型预测患者1年、2年、3年的总生存率,并采用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线和校准曲线评估模型效能。根据Cox模型风险评分的中位数将患者分为高、低风险组,使用Kaplan-Meier法绘制生存曲线图,log-rank检验分析两组的生存差异。结果 本研究共纳入250 HCC例患者。多因素Cox回归分析结果显示,肿瘤数目、甲胎蛋白（alpha-fetoprotein,AFP）、血清碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,...     

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。     

非转移性结直肠癌患者术后预后影响因素分析及列线图预测模型的构建

目的探讨非转移性结直肠癌(non-mCRC)手术治疗后的预后影响因素, 并构建预后预测模型。方法纳入2014年7月1日至2016年12月31日中国医学科学院肿瘤医院收治的结直肠癌患者846例, 其中转移性结直肠癌(mCRC)组314例, non-mCRC组532例。回顾性收集患者的临床资料、术前血液常规和结直肠癌常见肿瘤标志物检查结果。通过随访获得non-mCRC组患者的无病生存时间(DFS)数据。采用单因素和多因素Cox比例风险模型回归分析明确non-mCRC术后DFS的独立影响因素, 将这些独立影响因素纳入构建列线图预测模型。采用C指数、受试者工作特征曲线(ROC)及校准曲线评价该模型的性能。结果 mCRC组的血小板/淋巴细胞比值(PLR)、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)和糖类抗原242(CA242)均高于non-mCRC组, 淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)低于non-mCRC组(均P<0.05)。ROC曲线分析显示, 上述6项指标诊断结直肠癌转移的曲下面积(AUC)从高到低依次为CEA(AUC=0.775)、CA1...