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目的 构建脉络膜黑色素瘤预后预测模型.方法 收集美国国家癌症研究所SEER数据库中2010-2015年2235例诊断为脉络膜黑色素瘤患者的临床资料数据(年龄、性别、婚姻状况、种族、TNM分期、病理学类型、骨转移、肺转移、肝转移、手术信息、放化疗情况、生存时间、生存状态等信息),将所有患者以7∶3的比例,随机分为建模组1584例及验证组651例.首先将建模组中的临床资料数据利用R4.1.2软件中"survival"包的Cox风险比例回归模型进行单因素及多因素分析,得出影响脉络膜黑色素瘤患者预后的独立影响因素.基于筛选出的影响因素使用R4.1.2软件中"rms"包构建脉络膜黑色素瘤预后预测模型.在建模组和验证组中通过C指数、ROC以及校准曲线评价该预测模型的区分度和一致性.结果 年龄、病理学类型、T分期、M分期、局部放疗为影响脉络膜黑色素瘤预后的独立影响因素,基于以上因素,构建脉络膜黑色素瘤预后预测模型.在建模组和验证组中预后预测模型C指数分别为0.732(95

作者:吴小清;刘向玲;苏绍波;赵淑宁;宋子宣

来源:山东医药 2023 年 63卷 15期

知识库介绍

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作者:
吴小清;刘向玲;苏绍波;赵淑宁;宋子宣
来源:
山东医药 2023 年 63卷 15期
标签:
预后预测模型 列线图 脉络膜黑色素瘤 SEER数据库
目的 构建脉络膜黑色素瘤预后预测模型.方法 收集美国国家癌症研究所SEER数据库中2010-2015年2235例诊断为脉络膜黑色素瘤患者的临床资料数据(年龄、性别、婚姻状况、种族、TNM分期、病理学类型、骨转移、肺转移、肝转移、手术信息、放化疗情况、生存时间、生存状态等信息),将所有患者以7∶3的比例,随机分为建模组1584例及验证组651例.首先将建模组中的临床资料数据利用R4.1.2软件中"survival"包的Cox风险比例回归模型进行单因素及多因素分析,得出影响脉络膜黑色素瘤患者预后的独立影响因素.基于筛选出的影响因素使用R4.1.2软件中"rms"包构建脉络膜黑色素瘤预后预测模型.在建模组和验证组中通过C指数、ROC以及校准曲线评价该预测模型的区分度和一致性.结果 年龄、病理学类型、T分期、M分期、局部放疗为影响脉络膜黑色素瘤预后的独立影响因素,基于以上因素,构建脉络膜黑色素瘤预后预测模型.在建模组和验证组中预后预测模型C指数分别为0.732(95