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目的 探讨骨巨细胞瘤的临床特征,并构建预测生存情况的列线图.方法 选择2000~2018年美国国立癌症研究监测、流行病学和结果(SEER数据库)中诊断为骨巨细胞瘤的病例资料.通过单因素和多因素Cox回归分析确定影响患者预后的独立危险因素,用于构建预测3年、5年总体生存率的列线图,同时使用Harrell's一致性指数(C-index)、校正曲线、ROC曲线下面积对列线图进行验证.结果 共筛选出968例骨巨细胞瘤患者数据,被随机分为训练组(686例)和验证组(282例).训练组多变量Cox回归分析结果显示年龄、肿瘤大小、分期、手术、原发部位、种族是危险因素,列线图的C-index在训练组和验证组分别为0.76(95%CI 0.75~0.78)、0.72(95%CI 0.69~0.74).骨肉瘤患者3年、5年总体生存率的ROC曲线面积在训练集和验证集分别为0.68、0.61;0.63、0.59,显示列线图具有良好的预测效能,同时校准曲线显示预测生存率和实际生存率拟合良好.结论 年龄、肿瘤大小、分期、手术、原发部位、种族是影响骨肉瘤预后的危险因素,最终纳入列线图的构建.

作者:刘小亮;荀建军;吴云霄

来源:全科医学临床与教育 2023 年 21卷 2期

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刘小亮;荀建军;吴云霄
来源:
全科医学临床与教育 2023 年 21卷 2期
标签:
骨巨细胞瘤 列线图 SEER数据库
目的 探讨骨巨细胞瘤的临床特征,并构建预测生存情况的列线图.方法 选择2000~2018年美国国立癌症研究监测、流行病学和结果(SEER数据库)中诊断为骨巨细胞瘤的病例资料.通过单因素和多因素Cox回归分析确定影响患者预后的独立危险因素,用于构建预测3年、5年总体生存率的列线图,同时使用Harrell's一致性指数(C-index)、校正曲线、ROC曲线下面积对列线图进行验证.结果 共筛选出968例骨巨细胞瘤患者数据,被随机分为训练组(686例)和验证组(282例).训练组多变量Cox回归分析结果显示年龄、肿瘤大小、分期、手术、原发部位、种族是危险因素,列线图的C-index在训练组和验证组分别为0.76(95%CI 0.75~0.78)、0.72(95%CI 0.69~0.74).骨肉瘤患者3年、5年总体生存率的ROC曲线面积在训练集和验证集分别为0.68、0.61;0.63、0.59,显示列线图具有良好的预测效能,同时校准曲线显示预测生存率和实际生存率拟合良好.结论 年龄、肿瘤大小、分期、手术、原发部位、种族是影响骨肉瘤预后的危险因素,最终纳入列线图的构建.