【摘 要】
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目的:研究与肾集合管癌患者预后有关的因素,并构建Nomogram生存预测模型,以期为临床医生对肾集合管癌患者生存预后进行评价提供一种方法。方法:从美国检测、流行病学和随访结局数据库（SEER）中下载2004年到2016年间所有经病理诊断确诊为肾集合管癌患者的临床病例资料,通过纳入标准并经排除标准筛选后确定本次研究的患者。把纳入患者的连续性资料转化成分类资料后并赋值。使用SPSS软件（26.0版本）
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目的:研究与肾集合管癌患者预后有关的因素,并构建Nomogram生存预测模型,以期为临床医生对肾集合管癌患者生存预后进行评价提供一种方法。方法:从美国检测、流行病学和随访结局数据库（SEER）中下载2004年到2016年间所有经病理诊断确诊为肾集合管癌患者的临床病例资料,通过纳入标准并经排除标准筛选后确定本次研究的患者。把纳入患者的连续性资料转化成分类资料后并赋值。使用SPSS软件（26.0版本）进行Kaplan-Merier单因素生存分析,在此次研究中,我们设定P＜0.05认为是有统计学差异,用Log-Rank法检验各个因素间的差异;得到能够作用于肾集合管癌患者预后的相关变量后,把这些变量再经过多因素Cox回归分析,我们就得到了影响肾集合管癌预后的独立因素;最后把得到的独立因素经过R语言软件绘制列线图模型。该模型的区分度利用一致性指数（C-index）和ROC曲线下面积验证;模型的符合度利用绘制标准曲线验证。结果:根据我们设定的纳入标准并经过排除标准筛选之后,一共有235名肾集合管癌患者成为我们的研究对象。经Kaplan-Merier单因素生存分析,我们得出与肾集合管癌患者预后有关的变量,分别为:年龄、Grade分级、T分期、N分期、M分期、是否行手术治疗,它们的P值均小于0.05;经多因素Cox回归分析,我们进一步得出了与肾集合管癌患者预后有关的独立因素,分别为:T分期、M分期、是否行手术治疗,它们的P值同样小于0.05。基于多因素Cox回归分析,我们构建了列线图模型,内部校正后提示该模型的区分度好（C-index=0.737,AUC=0.80）、符合度好（标准曲线较贴合斜率为1的直线）。结论:（1）经过Kaplan-Merier单因素生存分析得出影响肾集合管癌患者预后的因素,分别为年龄、Grade分级、T分期、N分期、M分期、是否行手术治疗;经过多因素Cox回归分析得出影响肾集合管癌患者预后的独立因素,分别为:T分期、M分期、是否行手术治疗。（2）利用符合度及区分度验证Nomogram模型提示该模型与实际情况较符合,具有中等准确度,说明该模型可以作为临床医生对患者的生存预后进行评价的一种方法。
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