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目的 探究影响鼻咽癌患者预后的因素,并构建其术后Nomogram图.方法 利用SEER*Stat Version 8.4.0.1软件下载监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库数据,收集2000年1月1日2017年12月30日确诊为鼻咽癌的1411例患者的相关数据,使用Cox回归与随机生存森林相结合的方法筛选影响预后的相关因素,绘制总体生存率的Nomogram图.通过内部验证及一致性指数(C指数)、校准曲线、受试者工作特征曲线下面积(AUC)对预测效果进行验证和评价.结果 年龄、性别、种族、肿瘤组织学分级、肿瘤分期、放疗信息、是否进行肿瘤切除手术、肿瘤转移信息、首要恶性指标信息、婚姻状态均是影响鼻咽癌患者生存预后的独立因素.训练集C指数为0.782,AUC为0.723;验证集C指数为0.751,AUC为0.718.Cox回归模型具有良好的预测能力.结论 基于SEER数据库构建Nomogram图生存预后模型可较为准确地对鼻咽癌患者进行生存预测,为临床研究提供帮助.

作者:肖志伟;韦岳昆;傅永;黄代政;黄超

来源:现代医药卫生 2023 年 39卷 10期

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作者:
肖志伟;韦岳昆;傅永;黄代政;黄超
来源:
现代医药卫生 2023 年 39卷 10期
标签:
SEER数据库 Nomogram图 鼻咽癌 生存预后 随机生存森林
目的 探究影响鼻咽癌患者预后的因素,并构建其术后Nomogram图.方法 利用SEER*Stat Version 8.4.0.1软件下载监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库数据,收集2000年1月1日2017年12月30日确诊为鼻咽癌的1411例患者的相关数据,使用Cox回归与随机生存森林相结合的方法筛选影响预后的相关因素,绘制总体生存率的Nomogram图.通过内部验证及一致性指数(C指数)、校准曲线、受试者工作特征曲线下面积(AUC)对预测效果进行验证和评价.结果 年龄、性别、种族、肿瘤组织学分级、肿瘤分期、放疗信息、是否进行肿瘤切除手术、肿瘤转移信息、首要恶性指标信息、婚姻状态均是影响鼻咽癌患者生存预后的独立因素.训练集C指数为0.782,AUC为0.723;验证集C指数为0.751,AUC为0.718.Cox回归模型具有良好的预测能力.结论 基于SEER数据库构建Nomogram图生存预后模型可较为准确地对鼻咽癌患者进行生存预测,为临床研究提供帮助.