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目的 探讨小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)脑转移早期死亡的相关危险因素,并构建临床应用预测模型.方法 在SEER(Surveillance,Epidemiology and End Results)数据库中收集诊断为SCLC脑转移的3039例患者作为研究对象.采用单因素和多因素Logistic回归分析,确定早期死亡(生存时间<6个月)的独立影响因素,构建全因早期死亡和肿瘤特异性早期死亡的预测列线图.通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)和临床影响曲线(clinical impact curve,CIC)对列线图进行评估.结果 年龄、婚姻、放疗、化疗为全因早期死亡的独立影响因素,年龄、婚姻、种族、放疗、化疗为肿瘤特异性早期死亡的独立影响因素(P<0.05),并以此构建全因早期死亡和肿瘤特异性早期死亡预测列线图.全因早期死亡列线图曲线下面积(area under curve,AUC)为0.783,肿瘤特异性早期死亡AUC为0.766,提示有良好的预测价值.校准曲线、DCA与CIC也表现出足够的拟合和理想的净效益,提示有较好的临床价值.结论 基于年龄、婚姻、种族、放疗、化疗构建的列线图预测模型在全因早期死亡和肿瘤特异性早期死亡预测中具有较好的预测效果和临床应用价值.

作者:李志芮;张俊鸿;邱倩;韩先凤;熊玮

来源:医学研究杂志 2023 年 52卷 10期

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作者:
李志芮;张俊鸿;邱倩;韩先凤;熊玮
来源:
医学研究杂志 2023 年 52卷 10期
标签:
小细胞肺癌 脑转移 早期死亡 列线图 危险因素 Small cell lung cancer Brain metastases Early death Nomogram Risk factor
目的 探讨小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)脑转移早期死亡的相关危险因素,并构建临床应用预测模型.方法 在SEER(Surveillance,Epidemiology and End Results)数据库中收集诊断为SCLC脑转移的3039例患者作为研究对象.采用单因素和多因素Logistic回归分析,确定早期死亡(生存时间<6个月)的独立影响因素,构建全因早期死亡和肿瘤特异性早期死亡的预测列线图.通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)和临床影响曲线(clinical impact curve,CIC)对列线图进行评估.结果 年龄、婚姻、放疗、化疗为全因早期死亡的独立影响因素,年龄、婚姻、种族、放疗、化疗为肿瘤特异性早期死亡的独立影响因素(P<0.05),并以此构建全因早期死亡和肿瘤特异性早期死亡预测列线图.全因早期死亡列线图曲线下面积(area under curve,AUC)为0.783,肿瘤特异性早期死亡AUC为0.766,提示有良好的预测价值.校准曲线、DCA与CIC也表现出足够的拟合和理想的净效益,提示有较好的临床价值.结论 基于年龄、婚姻、种族、放疗、化疗构建的列线图预测模型在全因早期死亡和肿瘤特异性早期死亡预测中具有较好的预测效果和临床应用价值.