基于SEER数据库的转移性副神经节瘤患者Nomogram预后模型的构建与验证

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目的:转移性副神经节瘤(Paraganglioma,PGL)是一种起源于神经嵴的罕见神经内分泌肿瘤,用于预测此类患者预后的工具很少。本研究旨在探讨影响转移性副神经节瘤患者的独立预后因素,开发并验证转移性PGL的列线图(Nomogram)临床预测模型,从而对患者生存预后进行准确判断。材料和方法:本研究的验证组共378例病例全部来自美国监测,流行病学和最终结果(the Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库。同时从南昌大学第一附属医院收集79例自2009年1月至2021年12月确诊PGL的患者,将其中13例明确出现远处转移的转移性PGL病例作为外部验证组。先采用卡方检验对比两队列人口统计学资料,分析中外转移性PGL的人群差异。然后对训练组进行单因素生存分析,long-rank法比较组间差异,再利用多因素COX回归分析,筛选出转移性PGL生存的独立危险因素。最后使用R软件开发转移性PGL的临床预后预测模型,通过C指数、校准曲线和临床决策分析曲线(DCA)评价该Nomogram图的区分度、准确度和临床净获益情况。结果:纳入训练集患者378例,验证集患者13例,建模组患者中位年龄为46.5岁,男173例,女205例。验证组患者中位年龄为47岁,男女比例约2:1。经过单、多因素Cox回归分析,最终纳入原发部位(OR=2.08,95%CI:1.36-3.20)、年龄(OR=1.80,95%CI:1.29-2.52)、肿瘤分期(OR=1.763,95%CI:1.14-2.74)、手术(OR=1.46,95%CI:0.49-0.96)、化疗(OR=1.87,95%CI:1.28-2.76)为独立预测因素(P<0.05)。由上述5个因素构建预后预测模型,结果以列线图呈现,该预测模型的一致性指数(C-index)为0.711(95%CI:0.673-0.748),表示模型区分度性能良好。相应的校准曲线及DCA均表明该预测模型准确度较高且具有一定的临床净获益。结论:本研究通过R语言建立了一个预测转移性PGL患者预后生存的临床预测模型,可为临床医生提供较为准确的1年,3年和5年OS预测,为临床医生评估转移性PGL患者预后时提供参考。
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