青年结直肠黏液腺癌预后列线图的建立与验证

目的利用美国监测、流行病学和最终结果数据库(SEER)建立青年结直肠黏液腺癌(MAC)预后列线图并对其进行验证。方法收集SEER数据库中2004—2015年936例青年结直肠MAC的资料,利用R软件将其随机分为建模组(n=656)和验证组(n=280)。通过COX比例风险回归模型筛选建模组人群的预后因素,并建立列线图。利用一致性指数(C-index)和校准曲线对列线图进行内部验证与外部验证,评估其预测效能。结果建模组的COX回归分析显示,婚姻状态、分化程度、T分期、N分期、M分期、手术是患者预后的独立危险因素,以上因素均用于构建列线图。建模组的C-index为0.813(95%CI 0.788~0.838),验证组的C-index为0.779(95%CI 0.740~0.818)。2组1、3、5年的特异生存率校准曲线图亦显示出良好的一致性。结论研究构建的预后列线图对青年结直肠MAC患者生存具有良好的预测价值,可提高其预测准确度。     

基于SEER数据库脊柱骨肉瘤预后预测模型列线图的建立

目的 基于美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结果(National Cancer Institute,The Surveillance,Epidemiology,and End Results Program,SEER)数据库患者数据构建列线图,预测原发性脊柱骨肉瘤患者的3年及5年总生存率。方法 在SEER数据库中收集符合纳入、排除标准的原发性脊柱骨肉瘤患者237例,利用单因素和多因素的COX回归筛选独立危险因素,并绘制预测原发性脊柱骨肉瘤患者总生存率的列线图,使用一致性指数(C-index),受试者工作特征(relative operating characteristic curve,ROC)曲线和校准图对列线图进行内部验证。结果 年龄、肿瘤转移情况与是否化疗为影响脊柱骨肉瘤患者预后的独立危险因素(P<0.05)。列线图的C指数为0.677(95% CI:0.643～0.711),患者3年和5年总生存率的ROC曲线下面积分别为0.645与0.737,校准曲线显示良好的一致性。结论 利用SEER数据库构建了预测原发性脊柱骨肉瘤预后的列线图,可为患者提供较准确和个性化的生存预测。     

胃癌肝转移患者预后列线图的建立与危险分层

目的 探讨影响胃癌肝转移(gastric cancer liver metastasis,GCLM)患者预后因素,建立预后列线图并对患者进行危险分层。方法 从SEER(surveillance epidemiology and end results)数据库中收集GCLM患者的临床及病理学资料,通过单因素和多因素COX回归分析筛选出影响患者肿瘤特异性生存期(cancer-specific survival,CSS)的预后因素。建立预后列线图并进行危险分层。通过C指数 (C-index)、受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线对列线图进行评估。结果 肿瘤部位、肿瘤直径、病理类型、组织学分级、肝外转移、化疗及原发肿瘤是否手术是影响CSS的独立预后因素(P均<0.05)。训练组、内部验证组及外部验证组的C指数分别为0.720、0.724和0.711,均高于TNM分期系统(C指数为0.557)。校准曲线结果显示该列线图有较高的预测质量。此外,列线图对不同风险患者的预后有显著的辨别能力。结论 与传统的TNM分期系统比较,列线图能可靠的预测GCLM患者的CSS,且可以成功区分高、中和低危患者。     

基于SEER数据库的老年结直肠癌远处转移患者预后列线图模型构建研究

目的 构建基于SEER数据库的老年结直肠癌远处转移患者预后列线图模型。方法 从SEER数据库中筛选出2 845例老年结直肠癌远处转移的患者。训练集和验证集进行均衡性检验。在训练集中分别通过单因素和多因素COX回归分析筛选影响老年结直肠癌远处转移患者预后的因素并构建列线图模型。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、校准曲线、临床决策曲线分析(DCA)检测模型的临床获益和应用价值。结果 多因素COX回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤大小、肿瘤部位、组织学分级、原发部位手术、局部活检淋巴结数、TN分期、癌胚抗原(CEA)、化疗及肝、肺、骨、脑转移均为老年结直肠癌远处转移患者预后的影响因素。训练集和验证集1、2、3年总生存率的校准图显示均具有较高的一致性;训练集1、2、3年的曲线下面积(AUC)分别为0.782、0.768和0.774,而验证集分别为0.779、0.783和0.787;DCA曲线显示临床净获益均较高。结论 该列线图模型预测老年结直肠癌远处转移患者预后的效果较好。     

女性乳腺黏液癌患者预后影响因素分析及预测列线图构建

目的利用监测、流行病学和结果数据库(SEER数据库)进行女性乳腺黏液癌(MBC)患者生存预测列线图构建,从而预测乳腺黏液癌患者的总生存率。方法从SEER数据库中提取2003-2013年期间的乳腺黏液癌患者共2 130例,按随机数字表法分为建模组(n=1 064)和验证组(n=1 066)。采用COX比例风险回归模型分析建模组患者的预后影响因素,使用Akaike信息标准(AIC)进行影响因子筛选,构建列线图。利用一致性指数(C-index)和校正曲线对列线图进行验证,评估其预测价值。结果建模组的COX比例风险回归模型结果表明,患者年龄、婚姻状态、肿瘤分级、分化程度、肿瘤T分期、雌激素受体(ER)、手术及放疗情况均为乳腺黏液癌的预后影响因素(P<0.05),以上均被用于构建列线图。通过建模组数据与验证组数据分析得出列线图,其建模组C-index=0.789(95%CI 0.777～0.801),验证组=0.813(95%CI 0.803～0.823);2组的校正曲线表现出良好的一致性。结论构建女性乳腺黏液癌患者生存预后列线图具有良好的预测价值,可为临床提供较为准确且实用的预测工具,有利于对患者的生存预后进行个体化分析。     

基于SEER数据库的宫颈腺癌特异性预后分析及列线图模型构建

目的 分析HPV感染相关型(HPVA)和非HPV感染相关型(NHPVA)的独立预后因素,构建并验证预测患者癌症特异性生存率(CSS)的列线图。方法 回顾性分析SEER数据库中2004年～2015年确诊的1219例HPVA和701例NHPVA患者的临床资料并对其病历资料进行回顾性分析。构建单因素及多因素COX回归模型,分析临床病理因素对宫颈腺癌患者预后的影响。绘制列线图评估多指标联合预测疾病进展的价值。采用一致性指数(C-index)、受试者工作特征(ROC)曲线及校准图评价模型的预测精度及判别能力。采用Kaplan-Meier曲线进行生存分析。结果 HPVA患者的多因素COX回归分析结果显示发病年龄,肿瘤分化程度,肿瘤大小,TNM分期,FIGO分期,手术范围,及辅助治疗方式是CSS的独立影响因素。NHPVA患者的多因素COX回归分析结果显示发病年龄,肿瘤分化程度,肿瘤大小,M分期,FIGO分期,手术范围,淋巴结清扫与否是CSS的独立影响因素。构建了HPVA和NHPVA的个体化预测生存率列线图,一致性指数分析结果显示列线图具有良好的区分度。结论 基于SEER数据库确立了HPVA和NHPV...     

慢性心力衰竭长期生存列线图预测模型的构建

目的 建立一个慢性心力衰竭长期生存率列线图预测模型。方法 纳入山东省千佛山医院共235例慢性心力衰竭患者临床数据,采用LASSO回归、多因素COX回归分析后得出影响慢性心力衰竭长期生存率的独立预测因子,构建列线图模型。采用一致性指数(C-index)、校准曲线和时间依赖性受试者工作特征曲线评估列线图模型的预测能力。结果 LASSO回归筛共选出7个与慢性心力衰竭长期生存率相关的独立预测因子,分别为年龄、左室舒张末期内径、二尖瓣反流、三尖瓣反流、红细胞分布宽度、血尿酸、血尿素氮,并构建了列线图预测模型、进行模型的内部验证。训练集、验证集C-index分别为0.782、0.791,1年、5年、10年生存率的曲线下面积分别为0.813、0.843、0.876,校准曲线表现出良好的一致性。结论 通过本次研究,建立了一个能够相对准确预测慢性心力衰竭长期生存率的列线图模型,对临床医生判断慢性心力衰竭患者预后有一定的指导意义。     

基于Fine-Gray竞争风险模型的青年胃癌患者预后影响因素研究

目的 寻找青年胃癌患者预后影响因素,构建预后预测模型列线图,为患者的个体化预后评估提供更精确的工具.方法 通过监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库客户端SEER*Stat 8.3.8收集2004-2015年确诊的2673例年龄为18～44岁的青年胃癌患者信息,使用R 4.0.3软件将2673例病例按照约7:3的比例随机分成训练集(1873例)与验证集(800例).以癌症特异性生存(CSS)率为关注点,在训练集中使用Fine-Gray竞争风险模型进行单因素和多因素分析,寻找青年胃癌患者CSS的影响因素,根据影响因素建立预后预测模型并绘制列线图.使用ROC曲线和校准曲线在训练集与验证集数据中对模型的预测效果进行验证.结果 训练集数据多因素分析结果表明肿瘤分级、T分期、N分期、M分期、原发灶手术情况、区域淋巴结手术情况、放化疗情况是青年胃癌患者CSS的独立影响因素.训练集中青年胃癌患者的1、3和5年累积CSS率分别为54.56％、29.70％和23.96％.根据独立预后影响因素构建的列线图,在训练集中1、3和5年CSS率的ROC曲线AUC值分别为0.817、0.864和0.887,在验证集中分别为0.820、0.899和0.890;校准曲线显示在训练集与验证集中1、3、5年CSS率预测模型的预测概率与实际概率基本一致.结论 Fine-Gray竞争风险模型能有效识别青年胃癌患者的预后影响因素,以此为依据构建的预后预测模型能有效预测患者的CSS,可为临床医师做出治疗决策提供参考.     

基于SEER数据库的混合型肝癌患者预后风险模型构建

目的混合型肝癌兼有肝细胞癌和肝内胆管细胞癌的病理学特点,在原发性肝癌中较为罕见。基于SEER数据库探讨影响混合型肝癌患者的预后危险因素,建立并验证临床预测模型。方法检索SEER数据库中2004—2015年病理诊断为混合型肝癌患者的临床基本资料,按照7∶3随机分成训练组和验证组。利用训练组数据进行回顾性分析,使用Kaplan-Meier法进行单因素分析,使用Cox比例风险回归模型进行多因素分析,确定影响混合型肝癌预后的独立危险因素,构建列线图。使用一致性指数、ROC曲线和校准图评估列线图的有效性能。结果训练组和验证组患者的基线特征相似。年龄、肿瘤分化程度、治疗方式和肿瘤淋巴结转移（TNM）分期是混合型肝癌的独立危险因素。列线图评估发现,训练组和验证组的一致性指数分别为0.767和0.757;训练组和验证组1、3和5年生存率的AUC分别为0.839、0.868、0.857和0.791、0.787、0.841。校正曲线显示预测存活率与实际存活率间一致性良好。结论基于SEER数据库构建的列线图预测性列良好,有助于临床医生对混合型肝癌患者的预后进行个体化评估。     

基于SEER数据库膀胱腺癌预后多因素分析及列线图构建

  目的  通过研究膀胱腺癌(adenocarcinoma of the bladder,ACB)患者独立预后危险因素,建立可以个体化预测膀胱腺癌患者生存预后的列线图模型。  方法  通过收集SEER数据库中2004—2015年诊断为膀胱腺癌患者的临床资料进行筛选,共纳入符合研究条件的腺癌患者659例进行回顾性分析研究,采用Empower Stat软件对所有变量进行COX单因素回归分析,将P < 0.05的变量纳入COX多因素回归分析,使用R语言将COX多因素回归分析中的独立预后危险因素构建成生存列线图模型,运用Bootstrap法进行1 000次等量有放回重复采样对模型进行验证,采用C-index和绘制列线图校准曲线来验证模型的准确性。  结果  年龄>70岁、肿瘤直径>3 cm、未行手术治疗、T3期、T4期、N1期、N2期、M1期为影响患者生存时间的独立危险因素。建立的列线图校准曲线与理想曲线一致性较高,并采用C-INDEX(一致性指数)进行验证,C-INDEX指数为0.74,经内部验证后具有较高的适用性与准确性。  结论  本研究通过SEER数据库确定了ACB患者预后的独立危险因素,并且建立了国内外首个可以进行个体化预测ACB患者生存预后的列线图模型,从而指导临床医师选择合理的治疗方案,并对不同患者预后进行精准的个体化评估。      

基于系统性炎症指标构建的列线图可预测心力衰竭患者的不良结局

目的 基于系统性炎症指标,构建列线图评估心力衰竭患者不良结局的风险。方法 回顾性分析2017年6月~2019年6月在重庆医科大学附属第一医院心血管内科住院的430例心力衰竭患者的临床资料。将患者按照7∶3比例随机分为建模组（n=286）和验证组（n=144）,采用COX回归分析筛选心力衰竭预后的危险因素,并构建列线图。使用校准曲线评估列线图的预测准确性,使用决策曲线分析（DCA）和 Kaplan-Meier 曲线评估列线图的临床实用性。结果 多因素COX回归分析结果显示,年龄（P=0.03）、体质量指数（BMI,P=0.002）、纽约心功能分级（NYHA分级,P<0.001）、高血压（P=0.004）、淋巴细胞计数（P<0.001）、血小板淋巴细胞计数（PLR,P=0.007）、中性粒细胞淋巴细胞计数（NLR,P<0.001）和系统炎症反应指数（SIRI,P<0.001）是心力衰竭的独立预后因子。利用这些预后危险因素构建列线图,结果显示其预测性能良好：在建模组和验证组中,列线图C指数分别为0.719 (95% CI: 0.680~0.758)和0.732 (95% CI: 0.693~0.771)。校准曲线显示,该模型在预测HF患者的不良结局方面（心血管再入院或全因死亡）具有较好的一致性。结论 联合系统性炎症指标和传统危险因素构建的列线图在HF患者不良结局预测方面性能良好。     

基于SEER数据建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型和外部数据验证及其临床意义

目的 基于SEER数据建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型和外部数据验证及其临床意义。方法 提取2004至2016年美国国立癌症研究所SEER数据库所登记的四肢软骨肉瘤的临床数据,按7∶3比例随机分为建模组655例及内部验证组280例,采用单因素COX风险回归、Lasso回归、多因素COX风险回归分析确定影响四肢软骨肉瘤总生存率的独立危险因素,根据其生存率的独立危险因素构建列线图模型,利用一致性指数(C-index)、绘制校准曲线及时间依赖性ROC曲线检验模型的预测能力。收集2009至2020年在我院诊断为四肢软骨肉瘤患者27例作为外部验证组,再次利用时间依赖性ROC曲线检验模型的预测能力。结果 单因素分析结果显示：年龄、种族、性别、肿瘤分级、肿瘤分期、是否手术、淋巴结切除数、放疗、化疗、肿瘤直径是影响软骨肉瘤患者的预后因素。多因素COX回归分析结果显示：年龄、肿瘤分期、手术、淋巴结切除数、肿瘤直径是四肢软骨肉瘤独立危险因素。建模组C指数为0.848,其3年、5年、10年ROC曲线下面积分别为0.904、0.856、0.836。内部验证组C指数为0.835,其3年、5年、10年ROC曲线下面积分别为0.872、0.897、0.861。建立的列线图模型通过C指数、校准曲线、ROC曲线验证其有良好的预测效果。外部验证组3年、5年ROC曲线下面积分别为0.832、0.761。故所建立的列线图模型对中国本土病例也具有良好的预测价值。结论 建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型可以用于预测3、5年OS,可以使用于国内临床工作。     

基于临床影像学参数构建列线图模型在术前预测胃癌淋巴结转移中的价值

目的：建立并验证基于临床影像学参数构建列线图模型在术前预测进展期胃癌(AGC)淋巴结转移中的价值。方法：回顾性分析216例经病理证实的胃癌病人资料,随机分为训练组158例和验证组58例。收集病人临床资料及计算机断层成像(CT)影像学征象进行单因素、多因素logistic回归分析,用验证组进行验证,应用R 3.5.3软件包构建列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估列线图的预测效能,校准曲线及决策曲线验证模型的临床实用性。结果：216例病人中,130例淋巴结转移阳性,86例淋巴结转移阴性。在训练组和验证组中,饮酒史、瘤周脂肪浸润、强化程度、CT-淋巴结状态和血小板与淋巴细胞比率(PLR)在术前胃癌病人发生淋巴结转移的预测中差异有统计学意义(P<0.05～P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,病人饮酒史、瘤周脂肪浸润、CT强化程度、CT-淋巴结状态、PLR>161是术前预测胃癌病人发生淋巴结转移的独立影响因素(P<0.05)。基于饮酒史、瘤周脂肪浸润、CT强化程度、CT-淋巴结状态及PLR构建预测胃癌病人发生淋巴结转移的列线图模型,模型ROC曲...     

肾上腺皮质癌患者预后列线图的构建与验证

目的构建肾上腺皮质癌（ACC）预后列线图,并验证其预测效能。方法从美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结局（SEER）数据库中提取1975至2016年经病理检查确诊为ACC的481例患者为研究对象,其中训练组337例,验证组144例,比较两组患者的临床资料;分析影响训练组患者预后的独立危险因素,并构建ACC预后列线图;绘制ROC曲线分析该列线图对训练组患者3、6个月及1、3年总体生存率的预测效能,校准曲线分析其在训练组、验证组中的预测结果与实际情况的一致性。结果两组患者性别、诊断年龄、种族、TNM分期、原发部位手术、放疗、化疗、区域淋巴结检查、骨转移、肝转移、肺转移、肿瘤直径、结局、总生存期等临床资料比较,差异均无统计学意义（均P＞0.05）。经单因素及多因素Cox比例风险回归模型分析并构建ACC预后列线图（包含诊断年龄、TNM分期、原发部位手术、放疗等4项独立预后因素）,C指数为0.777。该列线图预测训练组ACC患者3、6个月及1、3年总体生存率的AUC分别为0.880、0.863、0.859、0.816,提示预测准确性较好;校准曲线显示,该列线图在训练组、验证组中的预测结果与实际情况均有良好的一致性。基于该列线图建立的在线访问网址为https://chingfeng.shinyapps.io/Nomo-ACC/。结论本研究建立了包含诊断年龄、TNM分期、原发部位手术、放疗等4个因子的ACC预后列线图及网页版,具有较好的准确性和一致性,可为临床预后评估提供参考。     

胃肠道间质瘤患者术后肿瘤特异性生存情况的影响因素及预测模型

目的 探讨影响胃肠道间质瘤(GIST)患者术后肿瘤特异性生存(CSS)情况的因素,并构建患者术后CSS情况的列线图预测模型。方法 纳入SEER数据库中5 207例GIST术后患者的临床资料。将患者按7∶3比例随机分为建模组(n=3 647)和验证组(n=1 560)。采用单因素和多因素COX回归模型分析GIST患者术后CSS情况的影响因素,并基于多因素COX回归分析结果采用R语言软件构建GIST患者术后1年、3年和5年CSS情况的列线图预测模型。使用一致性指数、校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线评估模型性能,采用K折交叉验证法进行内部验证,采用决策曲线评估模型的临床适用性。基于净重新分类改善指数、综合判别改善指数、一致性指数的改善、ROC曲线下面积比较列线图预测模型与改良美国国立卫生研究院(M-NIH)分级的预测性能。采用X-tile软件确定列线图预测模型的最佳截断值,以此对GIST患者重分类后使用Kaplan-Meier法进行生存分析。结果 多因素COX回归分析结果显示,年龄、性别、肿瘤大小、肿瘤位置、肝转移情况、美国癌症联合委员会(AJCC)分期、分化程度、综合分期、有丝分裂率...     

基于列线图方法探究LODDS分级对行满意减瘤术后卵巢癌患者的预后价值

目的探讨已行满意减瘤术后的卵巢癌患者淋巴结阳性数与阴性数对数(LODDS)的预后价值,并基于LODDS等级建立列线图模型。 方法收集SEER数据库中3 968例行满意减瘤术且术中行淋巴结活检或系统淋巴结清扫的卵巢癌患者的临床资料。采用时间依赖的COX回归分析筛选独立预后因素,并建立预测模型。使用一致性指数(C-index)及校正曲线在建模组及验证组中评价模型的可靠性。使用ROC曲线比较两组使用LODDS分级列线图和单独使用FIGO分期方法预测患者生存率的准确性。 结果Cox单因素回归分析显示年龄、种族、婚姻状态、肿瘤位置、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级、化疗情况以及CA125情况是潜在的危险因素。Cox多因素回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级是独立影响因素,并以此建立列线图。建模组中,列线图C-index为0.752,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值均优于单独使用FIGO分期。验证组中,列线图C-index为0.747,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值同样优于单独使用FIGO分期。 结论LODDS分级是行满意减瘤术后卵巢癌患者的独立预后因素。术后以基于LODDS分级的列线图预测患者1、3、5年生存率较单纯使用FIGO分期更为准确。     

基于列线图方法探究LODDS分级对行满意减瘤术后卵巢癌患者的预后价值

目的探讨已行满意减瘤术后的卵巢癌患者淋巴结阳性数与阴性数对数(LODDS)的预后价值,并基于LODDS等级建立列线图模型。方法收集SEER数据库中3 968例行满意减瘤术且术中行淋巴结活检或系统淋巴结清扫的卵巢癌患者的临床资料。采用时间依赖的COX回归分析筛选独立预后因素,并建立预测模型。使用一致性指数(C-index)及校正曲线在建模组及验证组中评价模型的可靠性。使用ROC曲线比较两组使用LODDS分级列线图和单独使用FIGO分期方法预测患者生存率的准确性。结果 Cox单因素回归分析显示年龄、种族、婚姻状态、肿瘤位置、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级、化疗情况以及CA125情况是潜在的危险因素。Cox多因素回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级是独立影响因素,并以此建立列线图。建模组中,列线图C-index为0.752,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值均优于单独使用FIGO分期。验证组中,列线图C-index为0.747,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值同样优于单独使用FIGO分期。结论 LODDS分级是行满意减瘤术后卵巢癌患者的独立预后因素。术后以基于LODDS分级的列线图预测患者1、3、5年生存率较单纯使用FIGO分期更为准确。     

中国人群肺腺癌生存概率列线图的建立与验证：一项基于SEER的大型回顾性队列研究

目的 使用“监测、流行病学和最终结果”(SEER)数据库构建列线图,以预测中国肺腺癌患者的癌症特异性生存期(CSS)。方法 从SEER数据库中初选2000-2020年间17个登记处的7 940名中国肺腺癌患者,根据纳入与排除标准最终纳入3 304名患者,随机分配(7∶3)到训练集和验证集。列线图通过单因素及多因素Cox回归筛选变量构建,并通过一致性指数(C-Index)、受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线、决策曲线(DCA)和危险分层Kaplan-Meier曲线进行评估。结果 列线图是结构良好且经过充分验证的预后图,由8个变量组成：婚姻状态、原发部位、临床分期、T分型(肿瘤大小)、N分型(淋巴结转移)、外科手术、区域淋巴结清扫和放射治疗。训练集C-Index为0.716(CI:0.702～0.730),验证集C-Index为0.697(CI:0.675～0.719)。在1年、3年和5年的时间点,训练集ROC曲线下面积(AUC)分别为0.766、0.808和0.858,验证集AUC分别为0.733、0.789和0.816。校准曲线证实了列线图预测和观察到的生存概率之间具有一致性,而D...     

基于SEER数据库构建初诊结直肠癌脑转移患者的生存预测模型

目的 构建初诊结直肠癌脑转移患者（SBCRC）生存预测模型。方法 回顾性分析SEER数据库2010~2016年SBCRC患者临床病理及治疗数据。用多因素Cox比例风险模型确定独立预后因素;然后用R软件建立列线图预测模型及验证。结果 单因素分析结果显示年龄、肿瘤位置、CEA、放疗、化疗、是否手术是SBCRC预后危险因素（P<005）,而组织分化程度、性别、T分期、N分期与SBCRC预后无关（P>005）。多因素分析结果显示年龄、化疗、骨转移、CEA阳性和是否手术治疗是影响SBCRC患者的独立预后因素（P<005）。列线图预后模型的C index为0749（95% CI：0726~0772）,半年及1年ROC曲线下面积分别为0823和0788,同时校准曲线显示列线图预测半年、1年生存率与实际观察半年和1年生存率有很好的一致性。结论 基于年龄、CEA、骨转移、是否手术及化疗建立的列线图预测效果良好。     

晚期胃癌生存预后因素及列线图预测模型的建立与验证

目的 探讨新药治疗下晚期胃癌患者生存预后因素,并建立可靠的预测模型。方法 收集我院肿瘤内科2015年1月~2019年12月收治的晚期胃癌（AGC）患者的的临床特征、辅助检查资料、治疗相关资料、疗效评估、疾病转归等相关临床资料,建立数据库,采用Kaplan-Meier法进行单因素生存分析,并根据单因素分析结果、将部分因素纳入多因素Cox回归模型进行分析,筛选出影响AGC患者生存的影响因素。R软件用于分析生存率及通过多因素分析结果建立生存列线图。编制校准曲线和一致性指数(C-index)以确定预测能力和判别能力。通过时间相关的受试者工作特征曲线（ROC）、临床决策曲线分析（DCA）以证实列线图模型的预测能力。结果 单因素分析显示,转移部位数目、接受治疗线数、一线治疗疗效是否达到疾病控制率（DCR）、一线治疗中位无进展生存（PFS）时间,以及一线是否接受手术治疗与AGC患者总生存（OS）显著相关（P<0.05）。多因素Cox回归分析显示,一线是否接受手术治疗、接受治疗线数、一线治疗PFS时间、腹膜转移与晚期胃癌患者OS显著相关,是影响AGC患者OS的独立预后因素（P<0.05）。列线图的C-index为0.785（95%CI,0.744~0.826）。校准曲线也证实了模型与实际生存的一致性。此外,ROC曲线和DCA结果表明该模型对AGC患者OS有较好的预测能力。结论 AGC伴腹膜转移患者生存期较短,而一线治疗PFS时间>7.0月、接受三线及后线治疗与较长的生存期相关;选择性对部分晚期胃癌患者进行含手术的系统治疗方案可改善其生存期。本研究构建的列线图是一个可靠的AGC预后预测模型。