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目的 探讨影响阴茎癌(Penile cancer,PC)患者的预后危险因素,构建可靠的预测模型并进行验证.方法 分析2004年至2015年美国监测、流行病学和最终结果数据库(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)中被诊断为PC的患者,应用Cox回归分析来筛选独立预后危险因素,构建列线图并使用受试者工作特征曲线(Receiver-operating characteristic curve,ROC)、校准曲线、决策曲线分析法(Decision curve analysis,DCA)及生存曲线评估列线图预测能力.结果 本研究最终纳入1 357例PC患者,包括训练集945例和验证集412例.总生存期(Overall survival,OS)的独立危险因素为年龄、肿瘤大小、婚姻状况、Grade分级、N分期、M分期.癌症特异性生存期(Cancer special survival,CSS)相关的独立危险因素为肿瘤大小、Grade分级、T分期、N分期、M分期.结合以上因素,我们构建了 1年、3年、5年和8年的预后列线图,在OS和CSS中,发现N分期对PC患者的预后影响最大.ROC曲线、校准曲线、DCA曲线及生存曲线均表明我们的模型具有更好的预测准确性和临床实用性.结论 本研究基于SEER数据库建立的预测模型能够较好地预测PC患者预后.

作者:杨树军;罗瑶;杜天赐;罗创;王鹏远;尚攀峰

来源:中国男科学杂志 2023 年 37卷 1期

知识库介绍

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作者:
杨树军;罗瑶;杜天赐;罗创;王鹏远;尚攀峰
来源:
中国男科学杂志 2023 年 37卷 1期
标签:
阴茎肿瘤 SEER数据库 列线图
目的 探讨影响阴茎癌(Penile cancer,PC)患者的预后危险因素,构建可靠的预测模型并进行验证.方法 分析2004年至2015年美国监测、流行病学和最终结果数据库(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)中被诊断为PC的患者,应用Cox回归分析来筛选独立预后危险因素,构建列线图并使用受试者工作特征曲线(Receiver-operating characteristic curve,ROC)、校准曲线、决策曲线分析法(Decision curve analysis,DCA)及生存曲线评估列线图预测能力.结果 本研究最终纳入1 357例PC患者,包括训练集945例和验证集412例.总生存期(Overall survival,OS)的独立危险因素为年龄、肿瘤大小、婚姻状况、Grade分级、N分期、M分期.癌症特异性生存期(Cancer special survival,CSS)相关的独立危险因素为肿瘤大小、Grade分级、T分期、N分期、M分期.结合以上因素,我们构建了 1年、3年、5年和8年的预后列线图,在OS和CSS中,发现N分期对PC患者的预后影响最大.ROC曲线、校准曲线、DCA曲线及生存曲线均表明我们的模型具有更好的预测准确性和临床实用性.结论 本研究基于SEER数据库建立的预测模型能够较好地预测PC患者预后.