基于SEER数据库的儿童青少年室管膜瘤预后Nomogram模型的构建和验证

目的 基于SEER数据库构建并验证儿童青少年室管膜瘤的Nomogram预测模型。方法 获取1975—2016年SEER数据库临床病理信息,单变量和多变量Cox比例风险回归模型确定潜在的预测因素,构建Nomogram模型预测5年和10年总生存率。通过一致性指数、受试者工作特征曲线和校准曲线值来评估列线图的辨别能力。决策曲线分析评价列线图模型的临床实用性。结果 根据建模组多变量Cox比例风险回归模型筛选的变量建立风险Nomogram图,建模组和验证组的C-index分别为0.713（95%CI: 0.680~0.747）和0.734（95%CI: 0.681~0.787）。ROC曲线表明该模型具有较好的区分度。校准曲线显示Nomogram模型与理想模型一致性尚可,决策曲线分析获益性尚可。结论 基于诊断年龄、性别、种族、原发部位、组织学分级、手术方式和登记地点构建的儿童青少年室管膜瘤风险预测Nomogram模型具有良好的区分度与准确度,对临床上为患者提供较准确和个性化的生存预测具有指导作用。     

基于列线图探索脑内皮黏附分子表达水平在结肠癌预后预测中的作用

目的：探索脑内皮细胞黏附分子（CERCAM）与结肠癌患者预后的关系，利用Cox模型建立具有良好预后判断价值的列线图并予以验证。方法：下载TCGA及GTEx数据库中结肠癌及正常组织中CERCAM表达及患者临床特征数据，收集2013年2月至2019年6月南京市第一医院收治的4例结肠癌患者的癌及癌旁组织样本进行验证，通过差异分析、通路富集分析以及生存分析等方法探索CERCAM的组织定位、功能及预后价值。通过Cox回归筛选出结肠癌的预后危险因素，基于CERCAM及各危险因素构建列线图，分别使用一致性指数、校准曲线、时间依赖性受试者工作特征（ROC）曲线进行验证与评价，根据危险分层绘制生存曲线。结果：结肠肿瘤组织中CERCAM基因的表达水平显著低于正常组织（P<0.001），在结肠癌患者中，CERCAM高表达人群OS（P=0.034）及存活状态（P=0.002）显著劣于低表达组，且CERCAM与癌症信号通路以及PI3K-Akt信号通路的活化有关联。Cox分析显示，CERCAM表达水平（HR=2.23，P=0.015）、T分期（HR=5.64，P=0.015）、M分期（HR=2.62，P=0.022）是结肠癌预后的独立危险因素，血管浸润（HR=2.30，P=0.089）是危险因素，利用上述因素建立列线图，一致性指数提示其区分度好，且训练集与测试集一致；校准曲线、ROC曲线同样显示该列线图的预测能力较好。通过危险分层绘制生存曲线，结果提示高风险组有更低的生存率（P<0.000 1）。结论：CERCAM高表达与结肠癌患者不良预后密切相关，且可能与癌症中蛋白聚糖及PI3K-Akt信号通路有关联，基于CERCAM建立的列线图优于传统预测模型，对结肠癌患者生存预后的评估具有一定临床价值，这种实用的模型有助于患者风险分层及治疗方案的优化。     

基于超声组学特征构建列线图预测早期乳腺癌前哨淋巴结转移

目的:基于早期乳腺癌原发灶纹理特征建立超声组学模型并构建列线图预测前哨淋巴结转移状态,以为临床诊断及治疗提供指导意义。方法:回顾性分析2017年1月至2020年12月就诊于我院乳腺外科经术后病理证实为早期乳腺癌的222例患者的超声图像,使用开源成像平台FireVoxel进行手动分割,并自动提取超声组学特征。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归算法及Logistic回归分析筛选变量并计算预测概率。基于提取的组学特征及预测概率绘制列线图,给予每个哑变量具体的分值。并绘制校准曲线评价列线图的预测性能,绘制决策曲线评价列线图的临床应用效能。采用1 000次Bootstrap方法进行内部验证,计算平均AUC。结果:分割图像后共提取了859个超声组学特征,经过LASSO回归分析及Logistic回归分析筛选出5个超声组学特征。基于上述提取的组学特征绘制列线图,基于列线图建立的预测模型预测概率绘制ROC曲线,AUC为0.808（95%CI,0.751~0.865）。校准曲线显示该列线图预测的SLNM的发生概率与训练队列实际的SLNM发生概率之间有很好的一致性,决策曲线显示该列线图具有良好的临床应用效能。内部验证显示1 000次Bootstrap迭代结果一致,平均AUC为0.810。结论:基于早期乳腺癌原发灶纹理特征建立超声组学模型并构建列线图可有效预测前哨淋巴结转移状态,从而为临床诊断及治疗提供指导意义。     

胰头癌根治性胰十二指肠切除术后早期复发预测模型的建立与应用

目的 构建可预测胰头癌根治性胰十二指肠切除术后早期复发的列线图模型,并评估其应用价值。方法 本研究为一项回顾性队列研究,选择2017年6月—2019年7月在本院行胰头癌根治性胰十二指肠切除术的患者为研究对象。研究结局为术后早期复发,采用单因素和多因素logistic回归分析早期复发的影响因素,并基于影响因素构建列线图模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估列线图模型的区分度,校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验评估校准度,决策曲线评估临床应用价值。结果 共137例患者符合标准纳入最终分析,术后早期复发58例（42.3%）。多因素logistic回归显示,肿瘤大小≥3 cm、术前CA19-9水平>37 U/mL、肿瘤分化程度低分化和淋巴结转移数目>3枚是影响患者术后早期复发的危险因素（均P<0.05）,基于这些因素成功构建了列线图模型,AUC为0.807 （95%CI：0.729~0.885）,校准曲线Hosmer-Lemeshow检验表明模型具有良好的校准度（P=0.569）。决策曲线显示,列线图具有良好的临床应用价值,即预测早期复发概率达到22%时,可采取干预。结论 本研究成功构建可预测胰头癌根治性胰十二指肠切除术后早期复发的列线图模型,有助于临床早期筛选并识别风险患者。     

基于术前FAR和SⅡ的预后模型与TNM分期系统在评估胰腺癌根治术患者预后中的比较

目的 探讨胰腺导管腺癌患者术前纤维蛋白原/白蛋白比值（FAR）和系统免疫炎症指数（SⅡ）对预后的预测价值。方法 受试者工作特征（ROC）曲线确定FAR、SⅡ的最佳截断值,并进行分组。Cox风险比例模型分析胰腺癌根治术的预后影响因素,依此建立列线图（Nomogram）预后模型。C-index、AUC和校准曲线评估列线图的辨别和校准能力。DCA曲线评估列线图的临床有效性。结果 术前FAR及SⅡ的最佳截断值分别为0.095和532.945。Cox比例风险回归模型显示：FAR≥0.095、SⅡ≥532.945、CA199≥450.9U/ml、肿瘤最大径≥4cm、术后未进行化疗是影响胰腺癌预后不佳的独立危险因素（P<0.05）。C-index、AUC、校准曲线和DCA曲线表明,列线图预后模型的辨别能力、校准能力和临床有效性均优于TNM分期系统预后模型。结论 构建的Nomogram预后模型较TNM分期预后模型具有更高的准确性、区分度及临床获益。     

基于SEER数据库的原发性纵隔及肺部软组织肉瘤相关生存及预后分析

目的 利用SEER数据库分析影响原发性纵隔及肺部软组织肉瘤预后的相关因素。方法 收集SEER数据库376例患者数据,随机分为训练集（263例）与验证集（113例）。使用Kaplan-Meier法和Cox比例风险回归分析各变量与患者生存及预后的关系,建立列线图预测患者总生存期。采用校准曲线、一致性指数及ROC曲线评价列线图性能。结果 组织学类型、手术、化疗、肿瘤大小、肿瘤分期是影响原发性纵隔及肺部软组织肉瘤预后的因素。建立的列线图模型可以预测其6个月、1年及2年总生存率,校准曲线显示与实测值基本一致,训练集与验证集C指数分别为0.754与0.745,ROC的曲线下面积分别为0.849与0.924,说明具有良好的预测准确度。结论 本研究建立的列线图可以预测原发性纵隔及肺部软组织肉瘤患者6个月、1年及2年总生存率。     

基于列线图模型构建的分化型甲状腺癌患者淋巴结转移的风险评估

目的:探讨分化型甲状腺癌（differentiated thyroid carcinoma,DTC）术后患者颈部淋巴结转移(lymphatic node metastasis,LNM)的独立预测因素,并构建列线图模型对其LNM风险进行个性化预测,以期为后续131I治疗提供可靠依据。方法:回顾性分析2020年1月至2022年1月本院行甲状腺全切术+颈部淋巴结清扫术,首次131I治疗的332例DTC患者资料,依据131I治疗后全身显像（Rx-WBS）及SPECT/CT断层融合显像结果,将患者分为无转移组（M0）和颈部淋巴结转移组（M1）。纳入相关评价指标:性别、年龄、肿瘤直径、包膜侵犯、肿瘤N分期及血小板计数（P）、中性粒细胞计数（N）、淋巴细胞计数（L）、刺激性甲状腺球蛋白（preablative stimulated Tg,ps-Tg）、促甲状腺激素（TSH）。采用logistic多因素分析确定DTC术后LNM的独立预测因素;运用R3.6.1软件整合所有预测因素,根据多因素分析所得系数值绘制列线图模型,采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价列线图模型的区分度,并采用bootstrap法绘制校准图对模型的性能进行验证。结果:多因素分析结果显示,性别（P＜0.001）,年龄（P=0.044）,ps-Tg（P＜0.001）,包膜侵犯（P＜0.001）、L计数（P=0.028）是LNM的独立预测因素。整合上述5个因素的列线图模型预测LNM风险的区分度为0.713（AUC=0.713,95%CI 0.706～0.720）,模型预测的LNM风险与实际LNM发生率具有良好的一致性,预测LNM风险的误差均在10%以内。结论:性别、年龄、ps-Tg、包膜侵犯、L计数是DTC术后患者LNM的独立预测因素,基于上述指标构建的LNM风险预测模型有助于指导DTC术后患者个性化131I治疗方案的制定。     

基于阴性淋巴结数目的胃印戒细胞癌预后评估模型的建立与验证

目的 探讨阴性淋巴结数目（NLNC）对胃印戒细胞癌（GSRC）患者预后的影响及构建G S R C 患者的预后预测模型。方法 基于SEER数据库收集GSRC患者2101例，随机分为建模组和验证组，检验临床病理特征与GSRC预后的关系。多因素Cox比例风险回归模型分析影响总生存的独立危险因素并建立预后预测模型。一致性指数（C?index）、校准曲线、净分类指数（NRI）、综合判别指数（IDI）和临床决策曲线（DCA）对列线图进行准确性和临床适用性评估。结果 所有患者按照7:3比例划分，建模组1473例，验证组628例。NLNC>10是GSRC患者预后的保护因素（HR=0.578, 95%CI: 0.504~0.662），根据多因素Cox比例风险回归模型筛选的变量建立Nomogram图，建模组和验证组的C-index分别为0.737（95%CI: 0.720~0.753）和0.724（95%CI: 0.699~0.749），区分度良好，校准曲线显示模型的一致性较高。NRI=17.77%，连续NRI=36.34%，IDI=4.2%，表明该模型较传统模型是正向收益，DCA决策曲线远离基准线表明模型临床适用性好。结论 NLNC增加是GSRC患者预后的有利因素。本研究建立的列线图相对准确，可预测GSRC患者的预后。     

原发性肝癌射频消融术后复发预测模型的建立及评价

目的 构建和评价用于预测原发性肝癌（primary liver cancer，PLC）患者射频消融（radiofrequency ablation，RFA） 术后无瘤生存率的列线图模型。 方法 回顾性分析2009年6月至2017年5月于广西医科大学附属肿瘤医院接受射频消融治疗的213例PLC患者的临床资料。ＰＬＣ患者被随机分为训练组（n=133）和验证组（n=80）。采用Cox回归模型分析射频消融术后复发的因素，并建立复发的列线图模型。通过校准曲线评估模型的预测符合度，Kaplan-Meier 曲线评估模型的实用性，一致性指数（C-index）评估模型的准确度。结果 训练组1年、3年、5年无瘤生存率分别为65.25%、40.91%、26.99%，验证组分别为66.29%、48.10%、24.59%，两组生存曲线比较差异无统计学意义（P=0.785）。Cox回归分析结果显示，肿瘤数目（HR=1.921， 95%CI：1.136~3.251）、丙肝抗体阳性（HR=4.545，95%CI：1.700~12.149）、HBV-DNA≥10² IU/mL（HR=1.993，95%CI：1.209~3.284）及血清前白蛋白（HR=0.996，95%CI：0.993~0.999）为无瘤生存率的影响因素。基于肿瘤数目、HBV-DNA和血清前白蛋白等因素建立列线图模型，训练组和验证组的 C-index 分别为 0.649（95%CI：0.588~0.710）、0.641（95%CI：0.556~0.724），校准图形中标准曲线与预测校准曲线贴合良好。采用列线图将患者分为高风险组和低风险组，高风险组无瘤生存率低于低风险组（P<0.05）。结论 基于肿瘤数目、HBV-DNA和血清前白蛋白等因素建立的列线图测模型可预测PLC射频消融术后的无瘤生存率，对患者辅助治疗具有一定指导价值。     

基于山东省农村上消化道癌早诊早治项目的食管鳞癌及其癌前病变高危人群预测模型研究

摘 要：［目的］ 分析食管鳞癌及其癌前病变的危险因素，建立并验证食管鳞癌风险预测模型。［方法］ 选取2017年3月至2020年9月参加山东省“农村上消化道癌早诊早治项目”中40~69周岁的人群，应用1∶4倾向评分匹配方法（匹配因素：年龄、性别、收入、教育水平）均衡病例组和对照组基线信息，纳入病例组1 410例，对照组5 640例。将人群按7∶3随机分为训练集（n=4 926）和验证集（n=2 124），分别用于建立模型和模型验证。采用χ2检验进行单因素分析，将P＜0.1的因素纳入条件Logistic回归进行多因素分析，将筛选出的影响因素建立列线图模型并计算C指数以评价模型区分度，绘制校准曲线评价其一致性。［结果］ Logistic回归分析发现，有家族史、饮酒、高油炸食品、霉变食品、腌制食品摄入、低肉蛋奶类、豆类食品摄入是食管鳞癌发病的危险因素。建立基于以上7项因素的食管鳞癌高危人群列线图模型，其训练集和验证集的受试者工作特征曲线下面积分别为0.714（95%CI：0.696~0.733）和0.722（95%CI：0.704~0.741），表明该模型具有较好的区分度；校准图显示预测概率和实际概率较一致，综合两个指标表明该模型具有较好的预测能力。［结论］ 基于环境和生活方式等7项因素的食管鳞癌及癌前病变高危人群预测模型具有较好的预测价值，可用于选择应接受内窥镜检查的个体和群体，以促进食管癌的精准筛查，提高筛查效益。     

宫颈癌术后患者列线图预测模型及危险分层系统构建

目的 构建宫颈癌术后患者列线图预测模型，基于列线图个体得分建立危险分层系统。方法 通过搜索美国SEER （Surveillance，Epidemiology，and End Results）数据库中1973—2015年的6 835例宫颈癌术后患者数据构建预测模型，同时选取120例于苏州大学附属第二医院接受宫颈癌手术的患者作为外部验证队列。通过单因素和多因素的Cox回归筛选预后因子并构建列线图，基于列线图模型建立危险分层系统。结果 Cox回归分析显示诊断年龄、人种、组织学分级、T分期、N分期、淋巴结清扫状况、肿瘤大小、肿瘤浸润深度是宫颈癌术后患者的独立预后指标。由此构建的列线图模型的一致性指数在建模队列、内部验证队列和外部验证队列分别为0.824、0.814、0.730，校准曲线显示模型预测效果与实际生存情况基本相符，危险分层系统能区分不同FIGO分期患者的生存情况（均P<0.05）。结论 本研究所建立的列线图模型能有效预测宫颈癌术后患者预后，基于该列线图预测模型的危险分层系统对区分高危患者具有一定临床价值。     

基于SEER数据库低级别胶质瘤预后列线图的构建

目的:通过监测、流行病学及预后（surveillance，epidemiology，and end result,SEER）数据库开发列线图来分析低级别胶质瘤（low-grade glioma,LGG）患者的预后因素并且预测其生存率。方法:通过SEER数据库收集LGG患者5 439例，并统计其人口统计学信息及临床特征。随机抽取其中1 001例作为模型的内部验证集,并收集2010-2017年间就诊于山西省人民医院的LGG患者67例作为外部验证集。采用单因素、多因素Cox回归及Lasso回归分析LGG患者的独立危险因素，并考虑其临床效用性。将这些独立预测因素整合在一起，绘制预测LGG患者1年和3年生存率的列线图。通过内部验证集数据及外部验证集数据绘制ROC曲线和校准曲线图来评估列线图的性能。结果:纳入训练集患者4 438例，内部验证集患者1 001例，外部验证集患者67例。一般情况人群分布无显著统计学差异。通过单因素、多因素Cox回归及Lasso回归分析联合生存分析结果选择独立危险因素，纳入年龄、病理学分型、手术方式、肿瘤大小、婚姻状况、放化疗及发病部位为独立预测因素(P<0.001)。由上述7种因素构建预后预测模型，结果以列线图形式呈现。内部验证集验证列线图的ROC曲线下面积为0.841和0.804；外部验证集验证列线图的ROC曲线下面积为0.703和0.742，表明该模型的区分度与准确度较高。校准曲线显示其具有较好的一致性。结论:本列线图可用于预测LGG患者1年和3年生存率，并且拥有较高的临床价值，可以为LGG的个体化治疗提供参考。     

胃癌根治术后早期并发症的危险因素分析及列线图模型的建立

目的：探究胃癌根治术 +D2 淋巴结清扫术后早期并发症发生的危险因素，并建立列线图模型进行预测及验证。方法：采用回顾性病例对照研究的方法，收集 2018 年 1 月至 2022 年 3 月在郑州大学第二附属医院普外科接受胃癌根治术 +D2 淋巴结清扫术的 340 例胃癌患者的临床资料，其中男性 238 例（70.00%），女性 102 例（30.00%）；平均年龄（63.22±10.09）岁。按照 Clavien-Dindo 分级系统，术后 30 天之内发生的Ⅱ级及以上的并发症即为术后早期并发症。采用单因素分析和多因素 Logistic 回归分析方法筛选胃癌根治术后早期并发症发生的危险因素，并通过 R 软件将差异有统计学意义的独立危险因素纳入列线图模型。采用 Bootstrap 法重复抽样进行内部验证，评价模型的区分度。绘制校准曲线评估预测结果与实际结果的一致性，Hosmer⁃Lemeshow 检验判别模型的拟合效果。利用ROC 曲线及 AUC 评估内部验证中列线图模型的预测效能。结果： 340 例胃癌患者中，84 例（24.7%）发生了术后早期并发症。单因素分析结果显示：年龄≥ 60 岁、切口类型为开放、手术时间≥ 270 min，甘油三酯水平、肿瘤最大径≥5 cm、前白蛋白＜250 mg/L与胃癌根治术后早期并发症有关。多因素分析结果显示：切口类型为开放（OR = 3.300，P = 0.008）、手术时间≥ 270 min（OR = 3.943，P = 0.001）和前白蛋白 < 250 mg/L（OR = 0.303，P = 0.007）是胃癌根治术 +D2 淋巴结清扫术后早期并发症发生的独立危险因素，基于 3 个独立危险因素建立的列线图模型具有较好的区分度、校准度及较好的拟合优度。结论：切口类型为开放、手术时间≥ 270 min、前白蛋白 < 250 mg/L 是胃癌根治术后早期并发症的独立危险因素。以此构建的列线图模型对胃癌根治术 +D2 淋巴结清扫术后早期并发症有较好的预测性能，具备一定的临床推广和参考价值。     

食管癌列线图预后预测模型的构建与验证

目的:构建列线图分析食管癌患者的预后因素并且预测其总生存期,协助临床诊疗。方法:从监测、流行病学及预后(Surveillance, Epidemiology, and End Result, SEER)数据库中按照纳入排除标准选择了2000年至2020年间食管癌患者41 783例,以7∶3随机划分为训练队列(29 249例)和内部验证队列(12 534例),从新疆医科大学附属肿瘤医院依据同样标准收集了2010年1月至2022年12月间食管癌患者5 472例,作为外部验证队列。采用单因素、多因素Cox回归分析筛选变量绘制预测食管癌患者1年、3年及5年总生存期的列线图。利用一致性指数(C-index)、时间依赖性ROC曲线下面积(time-dependent AUC)、校准曲线（calibration curve）、决策曲线（decision curve analysis,DCA）、Kaplan-Meier生存分析来评估列线图的判别和校准能力及临床效益。结果：最终纳入8个变量构建列线图。列线图的训练队列、内部验证队列和外部验证队列的一致性指数分别为0.700、0.679和0.644;1年、...     

实验室炎症相关指标的列线图对预测舌鳞状细胞癌患者手术预后的价值

目的：舌鳞状细胞癌(TSCC)转移率和术后复发率均较高，本研究拟探讨实验室免疫相关指标的列线图模型对预测TSCC手术患者预后的价值。方法：对2008—2019年间在汕头大学医学院附属肿瘤医院接受治疗的167例TSCC患者进行回顾性分析。采用Cox回归分析确定与患者总生存期(OS)相关的独立预后因素，以建立列线图并预测患者OS。通过校准曲线、决策曲线和C-指数对模型的预测准确性进行评估。结果：多因素Cox回归分析和K-M生存分析显示，B因子、单核细胞计数、淋巴细胞-单核细胞比值和肿瘤淋巴结转移(TNM)分期是独立预后影响因素，将这些因素用来构建列线图预后模型。列线图的C-指数为0.754[95%CI(0.672,0.835)]，高于TNM分期的0.679[95%CI(0.602,0.755)]，并且列线图的赤池信息准则和贝叶斯信息准则分别为312.134和318.239，均低于单独TNM分期的319.163和320.689，表明列线图对OS的预测具有更好的拟合优度。校准曲线分析显示，列线图对OS的预测值与患者实际的观测值具有较好的一致性。此外，时间依赖性C-指数分析和决策曲线结果显示，与...     

转移性小肠神经内分泌肿瘤预后列线图的建立

目的:分析转移性小肠神经内分泌肿瘤（small intestinal neuroendocrine neoplasms,SI-NENs）的预后相关因素，并建立有效的预测模型。方法:收集美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库中 2010年至2015年491例转移性SI-NENs患者的资料。基于Cox回归模型筛选的独立危险因素建立列线图,并评估该模型的区分度及校准度。结果:患者的中位生存时间为35个月，1年、3年、5年特异生存率分别为96.11%、85.89%、75.87%。Cox回归分析显示年龄、分化程度、组织学类型、手术是患者预后的独立危险因素。列线图一致性指数(C-index) 为0.730（95%CI:0.669～0.791）,且该模型中1年、3年、5年的受试者工作曲线下面积（AUC）分别为0.723、0.699、0.659。1年、3年、5年的校准曲线图亦显示出良好的一致性。结论:年轻、分化程度高、组织学类型为类癌、经历手术的转移性SI-NENs预后较好。列线图的预测效果较好。     

基于列线图构建和验证肝细胞癌伴门静脉癌栓患者肝切除术后的预后评估模型

目的 分析影响肝细胞癌伴门静脉癌栓（PVTT-HCC）患者肝切除术后预后的影响因素,并基于列线图模型构建和验证预后评估模型。方法 本研究为回顾性队列研究,选择2008年1月—2017年11月在本院行肝切除术的PVTT-HCC患者为研究对象,随访截至2021年1月。主要预测结局为1、3、5年总生存率。按照7∶3的比例将患者随机分为训练集和验证集,在训练集中采用Cox比例风险回归分析影响预后的影响,并基于影响因素构建列线图模型。同时在训练集和验证集中采用C-index评价模型的区分度,一致性曲线评估模型的校准度。结果 共231例患者符合纳入排除标准纳入分析,其中训练集162例,验证集69例。Cox比例风险回归模型显示,AFP≥400 μg/L、AST≥40 U/L、ALP≥80 U/L、肿瘤个数>1个及肿瘤包膜不完整是影响预后的危险因素。在训练集中,列线图模型预测1、3、5年总生存率的C-index分别为0.826（95%CI: 0.791~0.861）、0.818（95%CI：0.782~0.854）、0.781（95%CI：0.742~0.820）,在验证集中分别为0.814（95%CI：0.777~0.851）、0.798（95%CI：0.758~0.837）、0.769（95%CI：0.728~0.810）。校正曲线显示列线图模型在训练集和验证集均有较好的校准度。结论 本研究构建的列线图模型可准确预测PVTT-HCC患者的预后。     

血清胆碱酯酶在189例晚期胃癌患者预后预测中的价值分析

摘 要：［目的］ 探讨血清胆碱酯酶（cholinesterase,CHE）水平在晚期胃癌患者预后预测中的价值,建立晚期胃癌患者预后预测模型并验证。［方法］ 回顾性收集2011年5月至2019年12月在马鞍山市人民医院诊治的189例晚期胃癌患者临床资料并进行统计学分析,利用X-tile程序软件计算出CHE的最佳截断值（cut-off值）,通过Cox比例风险模型分别评估CHE、白蛋白（albumin,ALB）、血红蛋白（hemoglobin,HB）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR）等临床病理参数对总生存期（overall survival,OS）的影响;采用多因素Cox风险比例回归模型筛选晚期胃癌独立预后影响因素;通过R软件绘制列线图并验证。［结果］ CHE的最佳截断值为3 611 U/L,CHE与年龄、ECOG评分、ALB、NLR、HB相关（P＜0.05）。单因素Cox回归分析结果显示,CHE、ALB、NLR、ECOG评分、是否接受一线化疗与预后相关。多因素Cox回归分析结果显示,性别、ECOG评分、CHE、NLR、HB以及是否接受一线化疗是影响晚期胃癌预后的独立因素;基于上述6个参数构建的列线图预测OS的C指数为0.753（95%CI：0.722～0.784）,校准曲线基本沿45°线分布。［结论］ CHE在晚期胃癌患者的预后评估中有一定的临床价值,基于CHE等参数构建的列线图可较为准确地预测晚期胃癌患者预后。     

胸腔镜下非小细胞肺癌肺叶切除术中转开胸的预测模型构建与验证

目的：建立胸腔镜下肺叶切除术的非小细胞肺癌（NSCLC）患者中转开胸的风险预测模型,并验证模型的预测效果。方法：回顾性分析 2017 年 1 月至 2022 年 1 月我院收治的 463 例胸腔镜下肺叶切除的 NSCLC 患者为 研究对象,按照 7∶3 比例随机分为建模队列（n = 324）与验证队列（n = 139）,采用自制病例资料调查表收集患者临床资料,将建模队列按照是否发生中转开胸分为中转开胸组与胸腔镜组,采用二分类 Logistic 回归确定中转开胸的危险因素,并基于危险因素建立列线图预测模型,采用受试者工作特征曲线评估模型区分度,Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验、校准曲线评估模型的一致性,绘制决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评估模型的临床应用价值,并将验证队列数据代入进行外部验证。结果：单因素分析结果显示,开胸组与胸腔镜组在年龄、肺结核病史、淋巴结增大情况、胸膜是否粘连、肿瘤位置方面差异有统计学意义（χ2 = 6.604,P = 0.010;χ2 = 12.543,P < 0.001;χ2 = 8.501,P = 0.014;χ2= 5.652,P = 0.017;χ2= 10.462,P = 0.001）;多因素分析结果显示,有肺结核病史、肺门淋巴结增大、胸膜粘连、肿瘤位于肺上叶是中转开胸的独立危险因素（P = 0.003、 < 0.001、0.002、0.023、 < 0.001）;基于多因素分析结果建立的列线图预测模型,ROC 曲线下面积为 0.838（95% CI ：0.761 ~ 0.915）,最大约登指数所对应的临界值 0.23,即预测概率＞ 23%（对应总分＞ 130 分）的患者为中转开胸的高危人群;Bootstrap 法抽样 1000 次,校准曲线图预测的中转开胸风险与实际发生风险高度一致,Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验 χ2 = 3.447,P = 0.841;验证队列的校准曲线图显示预测的中转开胸风险与实际发生风险一致性较好,ROC 曲线下面积为 0.800（95% CI ：0.709 ~ 0.890）。DCA 显示预测模型的阈概率为 0.1 ~ 0.95,模型表现为正的净收益。结论：通过术前病史及术前CT 检查指标确立的 NSCLC 患者胸腔镜下肺叶切除术中转开胸的风险预测模型具有良好的预测效能与临床应用价值,列线图的可视化展示形式有助于医护人员快捷、方便地筛选出中转开胸的高危人群,为临床决策提供支持。     

预测子宫内膜癌根治术后生存的列线图模型

摘 要： ［目的］ 分析影响子宫内膜癌根治术后生存的相关因素,建立列线图预测模型。［方法］ 选取2013年8月至2015年8月收治的子宫内膜癌患者300例作为建模组,2015年9月至2016年9月收治的52例子宫内膜癌患者作为验证组。采用Kaplan-Meier法计算术后3年及5年生存率,Cox回归模型筛选术后生存率的独立影响因素。基于预后相关独立影响因素建立列线图预测模型。 ［结果］ 术后对300例患者实施5年随访,失访14例,286例患者3年、5年生存率分别为95.45%、86.71%。多因素Cox风险回归分析显示,手术病理分期、组织学分级、肌层浸润深度、淋巴结转移是子宫内膜癌患者术后生存率的独立危险因素（P＜0.05）。基于影响术后生存的危险因素建立列线图预测模型,列线图预测模型预测3年、5年生存率的ROC曲线下面积分别为0.859（95%CI：0.820~0.892）、0.849（95%CI：0.805~0.880）;校准曲线为斜率近似于1的直线。验证组列线图预测3年、5年生存率的ROC曲线下面积分别为0.858（95%CI：0.803~0.903）、0.827（95%CI：0.758~0.876）。Kaplan-Meier生存曲线结果显示,高危组患者5年生存率为78.63%,明显低于低危组患者的92.31%（P＜0.05）。［结论］ 基于子宫内膜癌根治术后生存率的影响因素建立列线图预测模型预测术后3年、5年生存率的区分度与一致性良好,可为子宫内膜癌的术后辅助治疗提供一定参考价值。