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目的 分析影响新疆地区非小细胞肺癌(NSCLC)患者生存时间和预后的相关因素,构建NSCLC患者的预后预测模型.方法 收集2011-2021年新疆癌症中心(新疆医科大学附属肿瘤医院)9 577例NSCLC患者临床资料进行回顾性分析,采用单因素及多因素Cox比例风险回归模型分析NSCLC患者预后影响因素,并绘制不同因素的Kaplan-Meier生存曲线,采用列线图实现结果可视化.使用受试者工作特征(ROC)曲线进行模型验证,C指数评估模型性能.结果 9 577例NSCLC患者中,汉族患者占85.26%;女性(39.14%)少于男性(60.86%);年龄<60岁患者占41.27%;临床分期以Ⅳ期为主(52.09%),其次为Ⅲ期(23.06%)、Ⅰ期(18.45%)和Ⅱ期(6.40%);临床病理学分型主要为腺癌(62.92%)和鳞癌(22.31%);NSCLC的原发位置多发于右肺(58.48%);职业分布中学生、专业技术人员和企业管理者等职业较少.单因素分析结果显示,确诊年龄、性别、种族、TNM分期、T分期、N分期、M分期、病理组织学类型以及原发肿瘤位置等与NSCLC患者预后有统计学关联,其x2 值分别为160.21、37.84、294.77、1 993.09、796.44、1 537.08、1 515.03、178.04和17.55,均P<0.01.基于上述预后影响因素构建Cox比例风险回归模型,绘制1、3、5和7年总生存期模型.1、3、5年的总生存预测模型的曲线下面

作者:赵璇;王岩;王秀丽;贾慧民

来源:中华肿瘤防治杂志 2023 年 30卷 21期

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作者:
赵璇;王岩;王秀丽;贾慧民
来源:
中华肿瘤防治杂志 2023 年 30卷 21期
标签:
非小细胞肺癌 预测模型 生存分析 总生存期 non small cell lung cancer prediction model survival analysis overall survival
目的 分析影响新疆地区非小细胞肺癌(NSCLC)患者生存时间和预后的相关因素,构建NSCLC患者的预后预测模型.方法 收集2011-2021年新疆癌症中心(新疆医科大学附属肿瘤医院)9 577例NSCLC患者临床资料进行回顾性分析,采用单因素及多因素Cox比例风险回归模型分析NSCLC患者预后影响因素,并绘制不同因素的Kaplan-Meier生存曲线,采用列线图实现结果可视化.使用受试者工作特征(ROC)曲线进行模型验证,C指数评估模型性能.结果 9 577例NSCLC患者中,汉族患者占85.26%;女性(39.14%)少于男性(60.86%);年龄<60岁患者占41.27%;临床分期以Ⅳ期为主(52.09%),其次为Ⅲ期(23.06%)、Ⅰ期(18.45%)和Ⅱ期(6.40%);临床病理学分型主要为腺癌(62.92%)和鳞癌(22.31%);NSCLC的原发位置多发于右肺(58.48%);职业分布中学生、专业技术人员和企业管理者等职业较少.单因素分析结果显示,确诊年龄、性别、种族、TNM分期、T分期、N分期、M分期、病理组织学类型以及原发肿瘤位置等与NSCLC患者预后有统计学关联,其x2 值分别为160.21、37.84、294.77、1 993.09、796.44、1 537.08、1 515.03、178.04和17.55,均P<0.01.基于上述预后影响因素构建Cox比例风险回归模型,绘制1、3、5和7年总生存期模型.1、3、5年的总生存预测模型的曲线下面