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目的:分析新疆地区局部晚期鼻咽癌患者治疗后的预后相关因素,构建列线图(Nomogram)预后模型,并对此模型进行验证。方法:选择2010年7月至2017年6月新疆医科大学附属肿瘤医院收治并行根治性调强放射治疗的鼻咽癌患者317例,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归法进行单因素筛选后行Cox多因素回归分析,并构建Nomogram预后模型对局部晚期鼻咽癌患者预后进行评估。采用一致性指数(C-index)、校准曲线、净重分类改善指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)进行Nomogram与TNM分期系统之间模型的验证与评估。使用决策树算法对患者列线图风险进行分层,生存率采用Kaplan-Meier法计算,并采用Log-rank法检验。结果:T分期、N分期、乳酸脱氢酶(LDH)、转移性淋巴结体积(GTVnd)及初治血浆EBV-DNA拷贝量(EBV-DNA)与总生存(OS)相关,将各因素纳入Nomogram预后模型,C-index为0.784 (95

作者:赵敏;刘凯;王若峥

来源:中华放射医学与防护杂志 2021 年 41卷 4期

知识库介绍

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作者:
赵敏;刘凯;王若峥
来源:
中华放射医学与防护杂志 2021 年 41卷 4期
标签:
鼻咽癌 列线图 EB病毒 预后 Nasopharyngeal carcinoma Nomogram Epstein-Barr virus Prognosis
目的:分析新疆地区局部晚期鼻咽癌患者治疗后的预后相关因素,构建列线图(Nomogram)预后模型,并对此模型进行验证。方法:选择2010年7月至2017年6月新疆医科大学附属肿瘤医院收治并行根治性调强放射治疗的鼻咽癌患者317例,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归法进行单因素筛选后行Cox多因素回归分析,并构建Nomogram预后模型对局部晚期鼻咽癌患者预后进行评估。采用一致性指数(C-index)、校准曲线、净重分类改善指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)进行Nomogram与TNM分期系统之间模型的验证与评估。使用决策树算法对患者列线图风险进行分层,生存率采用Kaplan-Meier法计算,并采用Log-rank法检验。结果:T分期、N分期、乳酸脱氢酶(LDH)、转移性淋巴结体积(GTVnd)及初治血浆EBV-DNA拷贝量(EBV-DNA)与总生存(OS)相关,将各因素纳入Nomogram预后模型,C-index为0.784 (95