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目的:建立并验证局部晚期宫颈癌(LACC)患者放疗学结局的列线图.方法:回顾分析江西省妇幼保健院肿瘤科2013 年1 月至2017 年12 月收治的1567 例LACC患者的临床病理资料.结果:随机将 1567 例LACC患者分为训练集(1097 例)和验证集(470 例).收集的数据包括临床特征和随访信息.缺失数据采用多重推断方法进行估计.单因素分析发现,年龄、FIGO分期、T分期、N分期、肿瘤最大径线、治疗方案、总治疗时间是影响LACC患者放疗学结局的危险因素,通过正向逐步选择对多变量Cox比例风险模型中的变量进行识别并创立列线图,包括T分期、N分期、年龄、肿瘤最大经线、治疗方式、总治疗时间.C指数与AUC显示,列线图模型具有良好的预测能力.列线图在临床适用性校准和决策曲线分析中表现良好.按列线图评分分层的 3 个风险组中,患者的OS存在显著差异(P<0.001).结论:本研究开发了一种新的列线图来预测LACC患者经标准治疗的总生存率.列线图具有显著的鉴别能力和预测精度,有助于临床医生评估LACC患者的预后,并制定个体化的治疗和随访策略.

作者:刘成伟;徐黎贤;姚心雨;章全;舒宽勇;胡小青

来源:现代妇产科进展 2023 年 32卷 11期

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作者:
刘成伟;徐黎贤;姚心雨;章全;舒宽勇;胡小青
来源:
现代妇产科进展 2023 年 32卷 11期
标签:
局部晚期宫颈癌 放疗 预后 预测模型 Locally advanced cervix cancer Adiotherapy Prognosis Prediction model
目的:建立并验证局部晚期宫颈癌(LACC)患者放疗学结局的列线图.方法:回顾分析江西省妇幼保健院肿瘤科2013 年1 月至2017 年12 月收治的1567 例LACC患者的临床病理资料.结果:随机将 1567 例LACC患者分为训练集(1097 例)和验证集(470 例).收集的数据包括临床特征和随访信息.缺失数据采用多重推断方法进行估计.单因素分析发现,年龄、FIGO分期、T分期、N分期、肿瘤最大径线、治疗方案、总治疗时间是影响LACC患者放疗学结局的危险因素,通过正向逐步选择对多变量Cox比例风险模型中的变量进行识别并创立列线图,包括T分期、N分期、年龄、肿瘤最大经线、治疗方式、总治疗时间.C指数与AUC显示,列线图模型具有良好的预测能力.列线图在临床适用性校准和决策曲线分析中表现良好.按列线图评分分层的 3 个风险组中,患者的OS存在显著差异(P<0.001).结论:本研究开发了一种新的列线图来预测LACC患者经标准治疗的总生存率.列线图具有显著的鉴别能力和预测精度,有助于临床医生评估LACC患者的预后,并制定个体化的治疗和随访策略.