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基于SEER数据库肝内胆管恶性肿瘤的Nomogram模型建立与验证

         

摘要

目的 探讨肝内胆管癌(ICC)行手术治疗后影响患者生存的危险因素,并依据此构建列线图预测模型。方法通过SEER*Stat软件从美国国立癌症研究所“监测、流行病学和结果数据库”(the Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库获取2004—2015年诊断为ICC患者的临床病理资料信息共2 100例,通过R软件中“rms”包将筛选过后的临床病理资料随机分成建模组和验证组,两组人数分别为1 470例和630例,通过使用R软件进行单因素Cox回归分析,根据处理后的结果筛出可能与ICC患者生存相关的危险因素,再将得到的危险因素进行多因素Cox回归分析,基于多因素Cox回归分析的结果构建ICC患者的列线图,模型的预测能力通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)、C-index、和校准曲线等方式进行验证。结果 建模组ICC患者的6、12和24月生存为分别为65.2%、47.5%和29.4%;验证组ICC的6、12和24月生存为分别为70.3%、51.3%和32.2%。多因素Cox分析显示年龄、性别、AJCC State Group分期、手术、肿瘤大小、化疗为影响ICC患者预后的危险因素,根据筛选出的6个独立危险因素所构建的预测模型,Cindex为0.742(95%CI:0.729~0.757),建模组中患者6、12和24月的ROC曲线下面积分别为0.848、0.818和0.751。验证组据筛选出的6个独立危险因素所构建的预测模型,C-index为0.737(95%CI:0.715~0.760),验证组中患者6、12和24月的ROC曲线下面积分别为0.772、0.733和0.706。在两组队列中6、12和24月的校准曲线显示两个列线图的预测值和实际观察值高度一致。结论 通过筛选出的独立危险因素能够很好的预测ICC患者的预后,为临床工作个体化治疗提供参考依据。

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