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目的:基于术前炎性标志物Nomogram建立Ⅰ~Ⅲ期胃癌患者术后的生存预测模型。方法:收集2015年5月至2016年10月河南省肿瘤医院普外科收治的1 035例胃癌患者的临床病理及生存随访资料,采用 COX回归方法建立Nomogram模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)、一致性指数(C-index)、校准曲线以及临床决策曲线(DCA)验证该模型的性能。结果:本组1 035例患者中中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)170例升高,865例降低;血小板与淋巴细胞比值(PLR)562例升高,473例降低;纤维蛋白原与白蛋白比值(FAR)108例升高,927例降低;预后营养指数(PNI)180例升高,855例降低;TNM分期Ⅰ期267例,Ⅱ期334例,Ⅲ期434例。多因素回归分析显示:肿瘤部位、有无脉管癌栓、pTNM分期、FAR、PNI及NLR是影响患者总生存期(OS)的独立危险因素。ROC曲线显示该Nomogram模型的3年和5年AUC分别为0.773和0.846;C-index为0.723(95

作者:华科雷;霍明科;董志闯;李森;张贺;任莹坤

来源:中华普通外科杂志 2022 年 37卷 10期

知识库介绍

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作者:
华科雷;霍明科;董志闯;李森;张贺;任莹坤
来源:
中华普通外科杂志 2022 年 37卷 10期
标签:
胃肿瘤 预后 预测 列线图模型 Stomach neoplasms Prognosis Forcasting Nomogram
目的:基于术前炎性标志物Nomogram建立Ⅰ~Ⅲ期胃癌患者术后的生存预测模型。方法:收集2015年5月至2016年10月河南省肿瘤医院普外科收治的1 035例胃癌患者的临床病理及生存随访资料,采用 COX回归方法建立Nomogram模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)、一致性指数(C-index)、校准曲线以及临床决策曲线(DCA)验证该模型的性能。结果:本组1 035例患者中中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)170例升高,865例降低;血小板与淋巴细胞比值(PLR)562例升高,473例降低;纤维蛋白原与白蛋白比值(FAR)108例升高,927例降低;预后营养指数(PNI)180例升高,855例降低;TNM分期Ⅰ期267例,Ⅱ期334例,Ⅲ期434例。多因素回归分析显示:肿瘤部位、有无脉管癌栓、pTNM分期、FAR、PNI及NLR是影响患者总生存期(OS)的独立危险因素。ROC曲线显示该Nomogram模型的3年和5年AUC分别为0.773和0.846;C-index为0.723(95