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。     

应用初诊鼻咽癌磁共振成像结构化报告数据建立鼻咽癌复发预测模型

目的:利用初诊鼻咽癌磁共振(MRI)结构化报告的特征建立鼻咽癌复发预测模型,并验证其效能.方法:回顾性分析792例接受调强放疗的非转移性鼻咽癌患者的临床及影像学资料,建立结构化报告并收集患者的MRI特征,并按照2:1分为训练队列(n=528)和验证队列(n=264).通过Cox回归分析、最小绝对收缩及选择算子(LASSO)、逐步回归分析筛选鼻咽癌预后的风险因素;对临床数据及T/N分期进行单、多因素分析以筛选独立预后因素.预后研究终点为局部-区域无复发生存(LRFS).利用筛选出的结构化报告特征和TNM分期分别建立列线图预测模型.由结构化报告系统特征建立的预测模型预测准确度和判别能力通过一致性曲线确定,并与基于TNM分期系统建立的预测模型进行预测准确度及判别能力的比较.训练队列所建立的预测模型通过验证队列研究得到验证.结果:基于治疗前MRI的结构化报告系统特征构建的鼻咽癌复发列线图具有较好的诊断效能,且训练队列与验证队列有较好的校准力.训练队列和验证队列的C-index分别为0.730(95％CI:0.666～0.794)和0.654(95％CI:0.539～0.768).与基于TNM分期构建的预测模型相比,两组间的差异有统计学意义(P=0.02).基于结构化报告系统构建的列线图有更好诊断效能和校准力.结论:基于初诊鼻咽癌MRI结构化报告特征构建的预测模型在预测鼻咽癌预后方面有较高的诊断效能.在临床诊断工作中采用结构化报告,可以提高影像报告的可读性,同时提高预测鼻咽癌患者是否复发的准确性.     

列线图在肝内胆管癌切除术后患者预后评估中的应用

  目的  分析肝内胆管癌根治性切除术后患者的生存因素并建立列线图,评估列线图能否有效预测个体的生存时间。  方法  回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2013年1月—2019年12月80例接受根治性肝切除术肝内胆管癌患者临床病理资料,采用Cox比例风险回归模型分析影响患者生存的独立危险因素,运用R语言建立根治性切除术后肝内胆管癌患者生存列线图,使用一致性指数C和校准曲线验证列线图性能,并使用ROC曲线下面积比较列线图和TNM分期对术后患者生存的预测效果。  结果  Cox多因素回归分析结果糖链蛋白抗原19-9(CA19-9)、肿瘤数目、肿瘤分化程度、预后营养指数为肝内胆管癌术后患者生存时间的独立影响因素,并构建列线图。列线图一致性指数C为0.692,校准曲线图接近对角线,表明列线图具有较好的区分度和准确性,列线图时间依赖性ROC曲线预测肝内胆管癌术后患者1、2、3年生存率的AUC分别为0.783、0.711、0.726。列线图ROC曲线下面积为0.741,大于TNM分期ROC曲线下面积0.509。  结论  由CA19-9、肿瘤数目、肿瘤分化程度、预后营养指数构建的列线图比TNM分期能更有效地预测肝内胆管癌术后患者生存时间,并具有估算个体的生存概率能力。      

乳头状肾细胞癌预后预测模型的构建与验证：一项基于SEER数据库的回顾性研究

目的 建立一个用于评估乳头状肾细胞癌（papillary renal cell carcinoma，PRCC）预后的列线图。方法 获取SEER（Surveillance，Epidemiology，and End Results）数据库的6 028例PRCC患者的临床数据，并将其随机分为训练队列（n=4 220）和验证队列（n=1 808）。使用Cox比例风险回归分析来筛选与PRCC预后相关的临床病理特征。基于Cox模型，构建一个列线图预测PRCC患者的预后，用受试者操作特征曲线及C指数检测模型的区分度，用校准图来评估列线图的预测准确性。结果 从SEER数据库中检索到6 028例PRCC患者的数据。Cox比例风险回归分析结果显示，诊断时的年龄、级别、肿瘤淋巴结转移分期（TNM，AJCC，第7版）、手术治疗、肿瘤数量和婚姻状况是重要的独立预后变量。将所有变量合并以建立列线图。在训练和验证队列中，列线图模型的C指数分别为0.807（95%CI=0.779~0.834）和0.800（95%CI=0.759~0.841），而AJCC TNM分期的C指数分别为0.686（95%CI=0.667~0.706）和0.668（95%CI=0.638~0.697），表明与AJCC TNM分期系统相比，列线图在训练和验证队列中都表现出了良好的总生存率（overall survival，OS）预测能力。校准曲线显示列线图的生存率预测与实际生存率之间高度一致。结论 本研究构建的列线图显示出良好的预测性能，有助于临床评估PRCC患者OS，从而为患者制定个体化的治疗策略提供依据。     

术后早发性结直肠癌患者预后模型的构建及验证

目的 探讨术后早发性结直肠癌（EOCRC）的独立预后因素,并建立预后列线图模型。方法 从SEER数据库中收集2010—2015年诊断为EOCRC并接受手术治疗的患者,以7∶3的比例随机分为训练集和验证集。采用Cox回归分析筛选独立预后因素,构建列线图。通过C-指数、受试者操作特征（ROC）曲线、校准图及决策曲线分析（DCA）来评估预后模型的准确性和可靠性。结果 Cox回归分析显示,种族、婚姻状况、组织学类型、TNM分期、分化程度、SEER分期及癌胚抗原水平是最终影响患者生存的独立预后因素（HR>1,P<0.05）。训练集和验证集的C指数分别为0.801、0.811。在训练集中,模型预测患者3、5年生存率的AUC分别为0.862、0.845;在验证集中,模型预测3、5年的AUC分别为0.860和0.854。校准曲线和决策曲线提示预后模型能够较为准确地预测患者生存情况。结论 本研究确定了术后EOCRC患者的独立预后因素,并建立了临床可用的预测预后列线图模型。     

基于SEER数据库的皮肤Merkel细胞癌预后分析

目的 确定皮肤Merkel细胞癌的预后因素,并构建列线图预测经手术切除的Merkel细胞癌患者的肿瘤特异性生存率。 方法 从美国国立癌症研究所的监测、流行病学、结果(SEER)数据库中收集1 271例患者,按7∶3比例采用随机数字表法分为建模组(891例)和验证组(380例)。采用单因素及多因素Cox回归分析确定预后影响因素,并将这些因素用于构建Merkel细胞癌患者的肿瘤特异性生存率的列线图。通过一致性指数(C-index)、曲线下面积(AUC)和校准曲线评价Cox比例风险模型的区分度和一致性,最后将模型的预测效果和传统TNM分期系统进行对比。 结果 Cox回归分析显示,年龄、性别、肿瘤大小、N分期、M分期和癌症特异性生存率相关,而种族、婚姻状况和放疗对肿瘤特异生存率没有显著影响。利用上述预后因素构建的列线图表现出比传统TNM分期更好地预测效果:建模组使用新模型预测,C指数为0.761,而使用TNM分期系统的C指数为0.711;新模型的AUC在建模组和验证组中均高于TNM分期。同时,2组的校准曲线一致性良好。 结论 本次构建的列线图在预测经手术切除的Merkel细胞癌患者生存率方面的效果优于第8版TNM分期系统,有助于临床医师对患者预后进行评估及个体化治疗。      

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。     

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。     

基于SEER数据库构建并验证ⅢB期非小细胞肺癌患者预后模型

目的 探讨ⅢB期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的预后,并构建临床可广泛应用的预后预测工具。方法 应用监测、流行病学和最终结果(Surveillance, Epidemiology, and End Result, SEER)数据库回顾性收集ⅢB期非小细胞肺癌患者临床信息,将患者以7∶3比例随机分为训练集和验证集。另收集2005至2019年就诊于山东大学附属山东省立医院胸外科的ⅢB期非小细胞肺癌患者信息作为次要验证集(SPH验证集)。在训练集中进行单因素和多因素Cox比例风险回归分析以构建列线图和网络工具。应用R软件进行ROC曲线、C指数和DCA曲线分析以评估列线图预后模型以及临床获益。结果 研究共纳入7 903例患者(其中训练集5 532例,验证集2 371例)。预后列线图中最终纳入10个变量,包括性别、年龄、肿瘤原发部位、肿瘤分化程度、肿瘤组织学类型、TNM分期(第八版ⅢB期具体亚组)、是否行区域淋巴结清扫、手术范围、是否行放疗和是否行化疗。在训练集和验证集中,5年AUC值分别为0.724和0.708。训练集、验证集和SPH验证集的C指数分别为0.661、0.649和0.685。校准...     

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。     

用于类风湿性关节炎患者脆性骨折发生风险列线图预测模型的建立与验证

目的 建立预测类风湿性关节炎(RA)患者发生脆性骨折的列线图模型并对其进行验证。方法 回顾性分析2019年1月至2022年1月我院收治的205例RA患者的临床资料。根据是否发生脆性骨折分为RA合并骨折组(n=69)和RA组(n=136),统计分析两组患者的一般资料、实验室指标及L1椎体HU值。利用单因素、多因素Logistic回归分析相关危险因素，使用R语言软件建立预测脆性骨折发生风险的列线图模型，采用Bootstrap法进行验证。以ROC曲线下面积大小评估模型的预测效能，运用校准曲线、决策曲线分析(DCA)评估模型的准确度及实用性。结果 多因素Logistic回归分析表明：钙离子水平、C-反应蛋白、体质指数(BMI)、糖皮质激素使用>3月和HU值是脆性骨折的独立危险因素(P<0.05)。列线图显示出较好的辨别力，训练集ROC曲线下面积为0.944 (95%CI 0.901～0.987),灵敏度为85.7%,特异度为92.6%。验证集ROC曲线下面积为0.939(95%CI 0.895～0.984),灵敏度为85.3%,特异度为91.2%。校准曲线结果表明RA患者实际发生脆性骨折概率与预测概率之间有良好的一致性。结论 RA患者发生脆性骨折的列线图模型预测能力和区分能力较好，对RA患者脆性骨折的发生具有较高的预测效能，有一定的临床转化应用价值。     

外周血MPVLR相关列线图模型预测结肠癌术后患者的预后

目的 构建与外周血平均血小板体积比淋巴细胞(mean platelet volume ratio lymphocyte,MPVLR)相关的列线图模型以个体化评估结肠癌术后患者的预后。方法 本研究纳入2014年1月~2016年11月就诊于笔者医院经病理确诊为结肠癌的261例患者。采用Kaplan-Meier生存曲线及Log-rank检验分析不同MPVLR水平组与患者预后的关系。采用多因素COX回归分析确定独立预后因素。采用R软件构建预测结肠癌术后患者预后的列线图模型。利用C-指数、校正曲线对模型进行验证。并与TNM分期比较。结果 生存分析结果显示,MPVLR高水平组的患者与生存率呈负相关(P＜0.001)。多因素COX回归分析结果显示,术前MPVLR水平、浸润深度、淋巴结转移、CEA是结肠癌术后患者的独立预后因素(P<0.05)。整合独立预后因素,建立了预测结肠癌术后患者生存率的列线图模型。C指数和校准曲线均提示列线图模型有较好的预测效果。与传统的TNM分期比较,列线图模型显示出更好的准确性。结论 成功建立了与MPVLR相关的列线图模型以个体化评估结肠癌术后患者3年、5年的生存率。该列线图模型可以作为TNM分期的补充,有助于临床医生评估患者的个体生存情况。     

结直肠神经内分泌肿瘤预后列线图的构建

目的 探讨结直肠神经内分泌肿瘤(NEN)患者的预后相关因素,并构建生存率列线图。方法 收集监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库4 272例结直肠NEN患者的资料,基于COX回归分析的结果构建列线图,使用受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线进行内部验证。结果 性别、年龄、组织学类型、病理分级、肿瘤直径、T分期、N分期、肝转移、原发部位手术、化疗是总生存(OS)时间的影响因素(P<0.05)。性别、肿瘤部位、组织学类型、病理分级、肿瘤直径、T分期、N分期、肝转移、原发部位手术、化疗是癌症特异性生存(CSS)时间的影响因素(P<0.05)。曲线下面积>0.9,校准曲线与参考线一致。基于列线图总分对患者进行风险分层,低危患者预后优于高危患者(P<0.05)。结论 构建的结直肠NEN患者的预后列线图预测性能良好。     

老年急性肺损伤患者列线图预后模型的构建

目的：探讨影响老年急性肺损伤（ALI）患者预后的独立危险因素,建立预测其死亡风险的列线图模型。方法：分别收集MIMIC-III数据库325例与温州医科大学附属第一医院138例ALI患者临床资料,采用单因素、多因素logistic回归分析筛选出预测死亡的危险因素,并构建预测短期可能死亡的列线图模型。结果：多因素logistic回归分析发现入院首日最低收缩压降低、血乳酸和凝血酶原时间（PT）升高等均为老年ALI患者死亡危险因素（均P＜0.05）;通过上述变量构建列线图模型,内部验证列线图ROC曲线下面积（AUC）为0.712（95%CI=0.656～0.767）,外部验证列线图AUC为0.753（95%CI=0.671～0.836）,内部与外部校准曲线均接近标准曲线。结论：本列线图模型可用于老年ALI患者预后评估,且具有良好的校准度与区分度。     

卵巢上皮性癌患者生存预测模型的构建及验证

目的 分析卵巢上皮性癌（epithelial ovarian cancer,EOC）流行病学特征及影响预后的相关因素,并绘制列线图个体化预测患者的总体生存率。方法 收集公共数据库2010–2017年诊断的12 675例EOC术后患者,按7:3比例随机分为建模组（n=8875）和内部验证组（n=3800）。采用Cox回归分析筛选影响术后患者总体生存时间的独立预后因素,并建立模型,从南京医科大学第二附属医院病案系统收集82例患者作为外部验证组,预测EOC患者的生存率。用校准曲线和一致性指数（C指数）、受试者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线估计预测和实际总体生存率之间列线图的准确性和一致性。结果 根据Cox多因素筛选影响术后EOC患者总体生存时间的独立预后因素（P<0.05）构建预测模型。校准曲线显示基于预测模型预测患者的生存与实际生存具有较好的一致性。建模组、外部验证组、内部验证组在预后模型显示出中等判别能力,1、3、5年生存率的ROC曲线下面积（area under the curve,AUC）分别为0.772、0.782、...     

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。