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目的:构建和验证用于预测晚期肝细胞癌总生存期和癌症特异性生存期的Nomogram模型。方法:本研究采用回顾性队列研究的方法,收集SEER数据库中2010—2015年病理诊断为晚期肝细胞癌的患者,共2 382例,使用R语言函数按1∶1的比例随机分为建模组( n=1 191)和内部验证组( n=1 191),并采用 χ2检验验证两组间可比性。选取苏州大学附属张家港医院的62例晚期肝细胞癌患者作为外部验证组。基于建模组中的单因素和多因素COX回归分析,构建6个月和12个月的总生存期和癌症特异性生存期的Nomogram预测模型。一致性指数(C-index)、校准图、受试者工作特征(ROC)曲线和Kaplan-Meier生存分析检测Nomogram模型的评估能力,并在内部验证组、外部验证组中进行验证。通过决策曲线分析(DCA)衡量模型的临床效用。 结果:基于COX回归分析构建Nomogram模型,纳入模型的危险因素包括性别、组织学分级、T分期、N分期、M分期、肿瘤大小、骨转移、甲胎蛋白、原发部位手术、放疗和化疗。总生存期模型中,建模组、内部验证组和外部验证组的C-index分别为0.729(95

作者:闻泽超;徐达飞;申皓;徐虎斌;江浩;涂建成

来源:国际外科学杂志 2022 年 49卷 8期

知识库介绍

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作者:
闻泽超;徐达飞;申皓;徐虎斌;江浩;涂建成
来源:
国际外科学杂志 2022 年 49卷 8期
标签:
列线图 肝肿瘤 模型,统计学 肝细胞癌 总生存期 Nomograms Liver neoplasms Models, statistical Hepatocellular carcinoma Overall survival
目的:构建和验证用于预测晚期肝细胞癌总生存期和癌症特异性生存期的Nomogram模型。方法:本研究采用回顾性队列研究的方法,收集SEER数据库中2010—2015年病理诊断为晚期肝细胞癌的患者,共2 382例,使用R语言函数按1∶1的比例随机分为建模组( n=1 191)和内部验证组( n=1 191),并采用 χ2检验验证两组间可比性。选取苏州大学附属张家港医院的62例晚期肝细胞癌患者作为外部验证组。基于建模组中的单因素和多因素COX回归分析,构建6个月和12个月的总生存期和癌症特异性生存期的Nomogram预测模型。一致性指数(C-index)、校准图、受试者工作特征(ROC)曲线和Kaplan-Meier生存分析检测Nomogram模型的评估能力,并在内部验证组、外部验证组中进行验证。通过决策曲线分析(DCA)衡量模型的临床效用。 结果:基于COX回归分析构建Nomogram模型,纳入模型的危险因素包括性别、组织学分级、T分期、N分期、M分期、肿瘤大小、骨转移、甲胎蛋白、原发部位手术、放疗和化疗。总生存期模型中,建模组、内部验证组和外部验证组的C-index分别为0.729(95