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基于SEER数据库和中国队列构建结直肠癌单纯性肺转移Nomogram预测模型

         

摘要

目的拟建立一个预测结直肠癌伴单纯性肺转移患者预后的模型,为临床决策提供帮助。方法从SEER数据库中提取2010-2015年结直肠癌伴单纯性肺转移患者的临床资料作为训练集,使用Cox回归筛选出独立预测因素,构建Nomogram模型;使用2013年3月-2018年9月在重庆医科大学附属第一医院诊断为结直肠癌伴单纯性肺转移的患者的临床资料作为验证集,通过校准曲线和ROC曲线下面积(AUC)对该模型进行验证。再根据训练集内每个患者的风险评分将训练集和验证集中的患者分为低、中、高危组,采用Kaplan-Meier生存曲线分析三组总生存期(OS)的差异;对三组根据是否进行肺转移切除术(PM)进行分层,比较该术在各个分层中的作用。结果单因素Cox回归显示,年龄、肿瘤大小、肿瘤部位、组织学类型、等级、CEA、N分期和治疗(原发灶手术、继发灶手术和化疗)均与患者的OS独立相关(P0.05)。结论年龄大、肿瘤位于右半结肠、肿瘤组织学分级较高、原发灶N分期较高、未行原发灶手术、未行转移灶手术、未行化疗、CEA水平升高均与单纯性肺转移患者预后不良独立相关。包含上述变量的列线图可以较准确预测单纯性肺转移患者的预后。通过该列线图分析可以得出,PM术需通过高度的选择才可实现临床获益,而随着全身治疗的发展,PM是否仍能使患者获益还需进一步研究。

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