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目的·运用回顾性研究的分析方法,探讨术后老年肺癌患者预后的独立预测因素,并建立个体化预测预后的列线图模型.方法·通过回顾美国癌症监测、流行病学和结果(surveillance,epidemiology and end results,SEER)数据库获取术后老年肺癌患者临床资料,采用Kaplan-Meier法计算总体生存率(overall survival,OS)和癌症特异性生存率(lung cancer-specific survival,LCSS).采用Cox单因素与多因素联合分析确定术后老年肺癌患者的独立预测因素,并选取相应独立预测因素绘制列线图.使用自助抽样法(Bootstrap)、一致性指数(concordance index,C-index)和接受者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)对列线图模型进行内部验证和模型效能评估,并就其区分度与TNM分期(tumor node metastasis classification,TNM classification)系统进行比较.结果·共有14891例患者纳入研究,年龄、性别、肿瘤原发部位、肿瘤病理分型、肿瘤TNM分期、手术区域淋巴清扫的数目为术后老年肺癌患者的独立预测因素,生成的预测模型可准确预测患者预后,且准确性高于TNM分期系统(C-index=0.720 vs C-index=0.686).结论·采用美国SEER数据库初步建立了可靠的术后老年肺癌患者预后模型,可为后续国内相关临床研究提供参考;经过内

作者:何春明;尹航;唐健;丁一宗;傅于捷;赵晓菁

来源:上海交通大学学报(医学版) 2020 年 40卷 11期

知识库介绍

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何春明;尹航;唐健;丁一宗;傅于捷;赵晓菁
来源:
上海交通大学学报(医学版) 2020 年 40卷 11期
标签:
肺癌 老年患者 预后 列线图 SEER数据库
目的·运用回顾性研究的分析方法,探讨术后老年肺癌患者预后的独立预测因素,并建立个体化预测预后的列线图模型.方法·通过回顾美国癌症监测、流行病学和结果(surveillance,epidemiology and end results,SEER)数据库获取术后老年肺癌患者临床资料,采用Kaplan-Meier法计算总体生存率(overall survival,OS)和癌症特异性生存率(lung cancer-specific survival,LCSS).采用Cox单因素与多因素联合分析确定术后老年肺癌患者的独立预测因素,并选取相应独立预测因素绘制列线图.使用自助抽样法(Bootstrap)、一致性指数(concordance index,C-index)和接受者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)对列线图模型进行内部验证和模型效能评估,并就其区分度与TNM分期(tumor node metastasis classification,TNM classification)系统进行比较.结果·共有14891例患者纳入研究,年龄、性别、肿瘤原发部位、肿瘤病理分型、肿瘤TNM分期、手术区域淋巴清扫的数目为术后老年肺癌患者的独立预测因素,生成的预测模型可准确预测患者预后,且准确性高于TNM分期系统(C-index=0.720 vs C-index=0.686).结论·采用美国SEER数据库初步建立了可靠的术后老年肺癌患者预后模型,可为后续国内相关临床研究提供参考;经过内