【摘 要】
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目的本研究旨在探讨影响肌层浸润性上尿路尿路上皮癌（Upper tract urothelial carcinoma,UTUC）患者术后复发的因素,构建可以预测复发概率的列线图模型,并评估其预测效能和临床获益。方法回顾性收集分析美国国立癌症研究所建立的SEER（the surveillance,epidemiology,and end results,SEER）数据库和郑州大学第一附属医院病案科数据
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目的本研究旨在探讨影响肌层浸润性上尿路尿路上皮癌（Upper tract urothelial carcinoma,UTUC）患者术后复发的因素,构建可以预测复发概率的列线图模型,并评估其预测效能和临床获益。方法回顾性收集分析美国国立癌症研究所建立的SEER（the surveillance,epidemiology,and end results,SEER）数据库和郑州大学第一附属医院病案科数据库中的UTUC患者信息,SEER数据库收集到的数据用于分析筛选因素和构建列线图模型,SEER数据库和本院数据库的数据分别评估其预测效能和临床获益。使用SPSS软件中的logistic回归模型进行单因素和多因素分析,筛选出影响术后复发的独立危险因素,利用R语言软件绘制出列线图模型,ROC曲线、NRI值和IDI值评估模型区分度,绘制校准图检验其精准度,DCA曲线及决策树模型进行临床获益分析和提供决策参考。结果经过logistic回归模型分析筛选出的因素有:年龄、原发部位、T分期、N分期和肿瘤最大直径（P＜0.05）,将以上5个因素纳入构建列线图模型。经过内部验证和外部验证,列线图模型的ROC曲线下面积分别为0.750、0.777,相较于单纯的TN分期有明显提升,NRI值和IDI值也提示列线图模型的预测效能有较好提升,校准图显示预测结果与实际结果有良好的一致性。DCA曲线无论在建模组还是在验证组中,均提示列线图模型能使患者获益更多,决策树模型能够在临床诊疗过程中提供决策参考。结论1.logistic回归模型多因素分析显示年龄、原发部位、T分期、N分期和肿瘤最大直径为UTUC患者术后复发的独立危险因素。2.利用logistic回归模型筛选出的5个预测因素成功构建出临床预测模型。3.在建模组数据和验证组数据中,列线图模型的区分度和校准度均有较好的表现,DCA曲线均提示能使患者获益更多;决策树模型能够为医疗工作者在临床诊疗过程中提供决策参考。
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