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目的 构建皮肤黑色素瘤(CM)术后患者预后列线图模型并进行验证.方法 从监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库选取2004—2015年的CM术后患者为研究对象.采用单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析预后的影响因素,构建列线图,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策分析曲线(DCA)对该模型进行评价与验证.结果 本研究共纳入1208例CM术后患者,多因素Cox回归分析结果显示,年龄、性别、N分期、M分期、肿瘤深度、原发部位和合并溃疡均为CM术后患者预后的影响因素(P﹤0.05).训练队列和验证队列的时间相关ROC曲线的曲线下面积(AUC)值表明列线图具有良好性能和辨别力.训练队列和验证队列中的预测结果与实际结果高度一致,表明列线图模型的准确度适中.DCA曲线显示列线图在预测CM术后患者总生存率方面具有良好的临床适用性.结论 本研究构建并验证一个可以根据个体特征预测CM术后患者36、60、84个月总生存率的列线图,有助于识别术后高危CM患者,并促进对患者临床预后和随访的咨询.

作者:鄢洁;李凤娟;王海彦;陆晓鸥;石长青;刘菁;陈宏泉

来源:癌症进展 2022 年 20卷 12期

知识库介绍

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作者:
鄢洁;李凤娟;王海彦;陆晓鸥;石长青;刘菁;陈宏泉
来源:
癌症进展 2022 年 20卷 12期
标签:
皮肤黑色素瘤 列线图 SEER数据库
目的 构建皮肤黑色素瘤(CM)术后患者预后列线图模型并进行验证.方法 从监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库选取2004—2015年的CM术后患者为研究对象.采用单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析预后的影响因素,构建列线图,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策分析曲线(DCA)对该模型进行评价与验证.结果 本研究共纳入1208例CM术后患者,多因素Cox回归分析结果显示,年龄、性别、N分期、M分期、肿瘤深度、原发部位和合并溃疡均为CM术后患者预后的影响因素(P﹤0.05).训练队列和验证队列的时间相关ROC曲线的曲线下面积(AUC)值表明列线图具有良好性能和辨别力.训练队列和验证队列中的预测结果与实际结果高度一致,表明列线图模型的准确度适中.DCA曲线显示列线图在预测CM术后患者总生存率方面具有良好的临床适用性.结论 本研究构建并验证一个可以根据个体特征预测CM术后患者36、60、84个月总生存率的列线图,有助于识别术后高危CM患者,并促进对患者临床预后和随访的咨询.