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目的 通过研究膀胱腺癌(adenocarcinoma of the bladder,ACB)患者独立预后危险因素,建立可以个体化预测膀胱腺癌患者生存预后的列线图模型.方法 通过收集SEER数据库中2004-2015年诊断为膀胱腺癌患者的临床资料进行筛选,共纳入符合研究条件的腺癌患者659例进行回顾性分析研究,采用Empower Stat软件对所有变量进行COX单因素回归分析,将P<0.05的变量纳入COX多因素回归分析,使用R语言将COX多因素回归分析中的独立预后危险因素构建成生存列线图模型,运用Bootstrap法进行1 000次等量有放回重复采样对模型进行验证,采用C-index和绘制列线图校准曲线来验证模型的准确性.结果 年龄>70岁、肿瘤直径>3 cm、未行手术治疗、T3期、T4期、N1期、N2期、M1期为影响患者生存时间的独立危险因素.建立的列线图校准曲线与理想曲线一致性较高,并采用C-INDEX(一致性指数)进行验证,C-INDEX指数为0.74,经内部验证后具有较高的适用性与准确性.结论 本研究通过SEER数据库确定了 ACB患者预后的独立危险因素,并且建立了国内外首个可以进行个体化预测ACB患者生存预后的列线图模型,从而指导临床医师选择合理的治疗方案,并对不同患者预后进行精准的个体化评估.

作者:陶润;关翰;刘彦申;周文生

来源:中华全科医学 2021 年 19卷 4期

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作者:
陶润;关翰;刘彦申;周文生
来源:
中华全科医学 2021 年 19卷 4期
标签:
膀胱腺癌 SEER数据库 列线图 预后
目的 通过研究膀胱腺癌(adenocarcinoma of the bladder,ACB)患者独立预后危险因素,建立可以个体化预测膀胱腺癌患者生存预后的列线图模型.方法 通过收集SEER数据库中2004-2015年诊断为膀胱腺癌患者的临床资料进行筛选,共纳入符合研究条件的腺癌患者659例进行回顾性分析研究,采用Empower Stat软件对所有变量进行COX单因素回归分析,将P<0.05的变量纳入COX多因素回归分析,使用R语言将COX多因素回归分析中的独立预后危险因素构建成生存列线图模型,运用Bootstrap法进行1 000次等量有放回重复采样对模型进行验证,采用C-index和绘制列线图校准曲线来验证模型的准确性.结果 年龄>70岁、肿瘤直径>3 cm、未行手术治疗、T3期、T4期、N1期、N2期、M1期为影响患者生存时间的独立危险因素.建立的列线图校准曲线与理想曲线一致性较高,并采用C-INDEX(一致性指数)进行验证,C-INDEX指数为0.74,经内部验证后具有较高的适用性与准确性.结论 本研究通过SEER数据库确定了 ACB患者预后的独立危险因素,并且建立了国内外首个可以进行个体化预测ACB患者生存预后的列线图模型,从而指导临床医师选择合理的治疗方案,并对不同患者预后进行精准的个体化评估.