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目的 基于人群资料构建肾肉瘤样癌预后预测模型,进行个体化预后评估.方法 筛选2004至2016年美国Surveillance、Epidemiology及End Results数据库中的984例肾肉瘤样癌患者作为研究对象,采用单因素和多因素Fine and Gray和Cox比例风险回归模型确定肾肉瘤样癌的独立预后风险因素,并用Nomogram构建预测模型,同时运用Calibration检测预测一致性.结果 所有患者进行了根治性肾切除术,中位总生存期为11个月,多因素竞争风险模型回归分析提示肿瘤直径(H R=1.03,95%C I:1.01~1.06,P<0.001)、肿瘤T分期(T 3相对T 1;H R=1.56,95%C I:1.17~2.08,P<0.001)、N分期(H R=1.70,95%C I:1.43~2.04,P<0.001)、M分期(H R=2.09,95%C I:1.78~2.46,P<0.001)是肉瘤样癌预后的独立预测因素.根据其结果建立Nomogram模型,该模型预测能力较好(C-index=0.763).结论 成功构建肉瘤样癌肿瘤特异性死亡风险预后预测模型,为该类疾病提供个体化预后预测信息,有一定临床实际应用价值;同时该研究存在一定的局限性,需要外部数据进行验证.

作者:李浩;贾占奎;李健;彭浩

来源:现代泌尿外科杂志 2020 年 25卷 11期

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作者:
李浩;贾占奎;李健;彭浩
来源:
现代泌尿外科杂志 2020 年 25卷 11期
标签:
肾肉瘤样癌 SEER数据库 Nomogram 预测模型 人群资料
目的 基于人群资料构建肾肉瘤样癌预后预测模型,进行个体化预后评估.方法 筛选2004至2016年美国Surveillance、Epidemiology及End Results数据库中的984例肾肉瘤样癌患者作为研究对象,采用单因素和多因素Fine and Gray和Cox比例风险回归模型确定肾肉瘤样癌的独立预后风险因素,并用Nomogram构建预测模型,同时运用Calibration检测预测一致性.结果 所有患者进行了根治性肾切除术,中位总生存期为11个月,多因素竞争风险模型回归分析提示肿瘤直径(H R=1.03,95%C I:1.01~1.06,P<0.001)、肿瘤T分期(T 3相对T 1;H R=1.56,95%C I:1.17~2.08,P<0.001)、N分期(H R=1.70,95%C I:1.43~2.04,P<0.001)、M分期(H R=2.09,95%C I:1.78~2.46,P<0.001)是肉瘤样癌预后的独立预测因素.根据其结果建立Nomogram模型,该模型预测能力较好(C-index=0.763).结论 成功构建肉瘤样癌肿瘤特异性死亡风险预后预测模型,为该类疾病提供个体化预后预测信息,有一定临床实际应用价值;同时该研究存在一定的局限性,需要外部数据进行验证.