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目的:基于美国国立癌症研究所(NCI)的监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库数据分析影响胃神经内分泌瘤(G-NEN)患者预后的相关因素,并构建Nomogram预测模型用于个体化预测G-NEN患者预后.方法:收集SEER数据库2010年至2015年有完整随访资料的2 720例G-NEN患者的临床数据,基于生存分析确定独立危险因素并构建Nomogram预测模型,采用一致性指数(C-index)和校准曲线评估模型准确性,采用受试者特征曲线下面积(AUC)比较该模型与第7版AJCC TNM分期评估法的预测价值.结果:2 720例G-NEN患者的1、3、5年生存率分别为88.14%、79.09%、71.86%.多因素COX回归分析显示,性别、年龄、婚姻状况、是否伴发其他肿瘤、组织学类型、肿瘤分级、T分期、M分期及是否手术是影响G-NEN患者生存时间的独立危险因素.新构建的Nomogram预测模型C-index为0.816,显著高于7版AJCC TNM分期评估法的0.702 (P<0.001),且1、3、5年校准曲线显示预测生存率与实际生存率之间具有良好的一致性.新构建的Nomogram预测模型1、3、5年AUC分别为0.800、0.811及0.820,显著高于第7版AJCC TNM分期评估法的0.650、0.688及0.698 (Z=6.600、8.058、9.632,均P< 0.0001).结论:构建的预测G-NEN患者预后的Nomogram模型具有较高的预测价值,能够个体化预测G-NEN患

作者:左倩倩;张彦兵;马婕群;廖子君;李倩;陈勇

来源:中国肿瘤生物治疗杂志 2019 年 26卷 5期

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作者:
左倩倩;张彦兵;马婕群;廖子君;李倩;陈勇
来源:
中国肿瘤生物治疗杂志 2019 年 26卷 5期
标签:
胃神经内分泌瘤 Nomogram 预测模型 校准曲线
目的:基于美国国立癌症研究所(NCI)的监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库数据分析影响胃神经内分泌瘤(G-NEN)患者预后的相关因素,并构建Nomogram预测模型用于个体化预测G-NEN患者预后.方法:收集SEER数据库2010年至2015年有完整随访资料的2 720例G-NEN患者的临床数据,基于生存分析确定独立危险因素并构建Nomogram预测模型,采用一致性指数(C-index)和校准曲线评估模型准确性,采用受试者特征曲线下面积(AUC)比较该模型与第7版AJCC TNM分期评估法的预测价值.结果:2 720例G-NEN患者的1、3、5年生存率分别为88.14%、79.09%、71.86%.多因素COX回归分析显示,性别、年龄、婚姻状况、是否伴发其他肿瘤、组织学类型、肿瘤分级、T分期、M分期及是否手术是影响G-NEN患者生存时间的独立危险因素.新构建的Nomogram预测模型C-index为0.816,显著高于7版AJCC TNM分期评估法的0.702 (P<0.001),且1、3、5年校准曲线显示预测生存率与实际生存率之间具有良好的一致性.新构建的Nomogram预测模型1、3、5年AUC分别为0.800、0.811及0.820,显著高于第7版AJCC TNM分期评估法的0.650、0.688及0.698 (Z=6.600、8.058、9.632,均P< 0.0001).结论:构建的预测G-NEN患者预后的Nomogram模型具有较高的预测价值,能够个体化预测G-NEN患