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基于SEER数据库构建肺癌骨转移预测模型

         
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目的 探讨影响肺癌骨转移的相关因素,建立基于SEER数据库的肺癌骨转移预测模型,并对此模型预测价值进行验证.方法 从美国医疗保险监督、流行病学和最终结果(SEER)数据库中收集2010年1月至2015年12月肺癌骨转移患者的相关资料,利用卡方检验对建模组中相关变量进行单因素分析,同时利用Lasso回归分析进行变量筛选,将有意义的变量纳入多因素logistic回归模型进行分析,以此为基础构建Nomogram图,并对Nomogram模型进行内部和外部验证.结果 从SEER数据库中共提取到74,466例患者信息,分成建模组(n=52,128)和验证组(n=22,338).建模组的多因素分析结果显示年龄、性别、婚姻状况、病理类型、组织学等级、手术情况、放疗情况、T分期、N分期、转移情况是肺癌骨转移发生的独立影响因素(P<0.05),这些因素被用于构建Nomogram图.该Nomogram模型的内部和外部验证结果显示:建模组和验证组的一致性指数(C-index)分别为0.835(95％CI:0.831～0.839),0.836(95％CI:0.829～0.843),建模组和验证组的受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)为0.819,0.820.结论 年龄、性别、婚姻状况、病理类型、组织学等级、手术情况、放疗情况、T分期、N分期、转移情况是肺癌骨转移发生的独立影响因素,本研究构建的预测肺癌骨转移的Nomogram模型具有良好的预测价值.

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