【摘 要】
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目的 分析影响食管癌预后的因素,并构建合理的预后模型.方法 选取SEER 数据库中2010 年被诊断为食管癌的672 例患者为研究资料,通过LASSO COX 回归分析对影响胰腺癌特异性生存率的因素进行筛选及模型构建,采用R 3.5.3 软件对预测模型进行可视化的构建,并对预测模型的价值进行分析.结果 672 例食管癌患者的1 年,3 年和5 年的肿瘤特异性生存率分别为55.32％(51.56％～
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目的 分析影响食管癌预后的因素,并构建合理的预后模型.方法 选取SEER 数据库中2010 年被诊断为食管癌的672 例患者为研究资料,通过LASSO COX 回归分析对影响胰腺癌特异性生存率的因素进行筛选及模型构建,采用R 3.5.3 软件对预测模型进行可视化的构建,并对预测模型的价值进行分析.结果 672 例食管癌患者的1 年,3 年和5 年的肿瘤特异性生存率分别为55.32％(51.56％～59.08％),30.07％(26.58％～33.56％)和25.04％(21.75％～28.33％).LASSO 回归分析共筛选出是否接受化疗,原发部位,肿瘤分级,T 分期,N 分期,M 分期,放疗顺序,是否接受手术,肿瘤大小,年龄,种族等共11 个与预后最相关的变量,单因素和多因素COX 回归分析显示,肿瘤分级,N 分期,M 分期,是否手术和肿瘤大小是影响食管癌预后的独立危险因素.通过对预后分析的可视化,构建了nomogram 图,并且一致性指数C-index 值为0.726(95％CI：0.703～0.749),显著优于第七版AJCC 的TNM 分期系统(,C-index=0.654,95％CI：0.628～0.680).并且本预后模型的1、3、5 年校准曲线的预测生存率与实际生存率之间也具有良好的一致性.与此同时,ROC 曲线结果 显示,如果患者总评分大于15.570 时,灵敏度和特异度最佳,患者可被判定为高危人群；并且本文构建的nomogram 预后模型AUC=0.831,95％CI：0.801～0.859,预测能力明显优于传统AJCC 7 版TNM 分期系统(AUC=0.759,95％CI：0.725～0.791).同时构建了预测肿瘤特异性生存率的公式：CSS= 5.9878e-05 * points ^3+-0.001740453 * points ^2+-0.020041987 * points+0.685052103.结论 本文通过使用LASSO 回归筛选影响食管癌预后的变量,从而避免过度拟合,减少不相关变量的影响,并对相关独立危险因素进行可视化构建,且对食管癌特异性生存率预测价值高,具有较高的临床价值,对高危人群的筛选及后续个体化诊疗方案的制定具有重要意义.
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