【摘 要】
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背景及目的:上皮性卵巢癌（Epithelial Ovarian Cancer,EOC）在妇科肿瘤中死亡率较高,通常就诊时已为晚期。对于术中减瘤满意的患者,术后随访中更易放松警惕。虽然对于这部分患者可使用国际妇产科联盟（International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO）分期系统进行粗略的生存预测,但关于淋巴结状态及肿瘤位置等风险因素
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背景及目的:上皮性卵巢癌（Epithelial Ovarian Cancer,EOC）在妇科肿瘤中死亡率较高,通常就诊时已为晚期。对于术中减瘤满意的患者,术后随访中更易放松警惕。虽然对于这部分患者可使用国际妇产科联盟（International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO）分期系统进行粗略的生存预测,但关于淋巴结状态及肿瘤位置等风险因素未被成体系地纳入预测,因此需要新的方法进行预后评估。本研究基于来自真实世界的数据,通过构建可视化的预后模型,提供个性化的随访依据。方法:本研究纳入美国国立癌症研究所中2010年1月至2015年12月间确诊并减瘤满意的4104例EOC患者的临床病理资料,将其随机分为建模组以及内部验证组,使用总生存期评估结果。此外,从苏州大学附属第二医院妇产科收集减瘤满意的85例EOC患者的信息,作为外部验证组。在建模组中,使用Cox回归模型筛选独立的预后因素,建立预后模型并进行列线图的绘制。在各组中,使用受试者工作特征曲线下面积（Area Under Curve,AUC）评估预测模型的区分度;使用校准曲线（Calibration curve）评估预测模型的校准度;使用净重分类指数（Net Reclassification Improvement,NRI）,整体鉴别指数（Integrated Discrimination Improvement,IDI）和 AUC 对该预后模型与FIGO分期进行比较。随后,基于该预后模型使用Kaplan-Meier生存分析法对患者进行风险分层。最后,将预测模型开发为在线交互式计算器于shinyapps.io网站发布。结果:1.年龄、FIGO分期、分化程度、病理类型,化疗情况及阳性淋巴结对数比（Log Odds of Metastatic Lymphnodes,LODDS）分级是满意减瘤术后EOC患者的独立预后因素。2.模型内外部验证中,建模队列预测模型预测1年、3年和5年生存的AUC值分别为0.749、0.790、0.779;内部验证队列中的AUC值分别为0.719、0.757、0.776;外部验证队列中的AUC值分别为0.750、0.834、0.792。3.模型内外部验证中,预测模型预测1年、3年和5年生存概率校准图的校准曲线均与标准曲线相接近。4.在各队列中,预测模型预测1年、3年和5年生存的AUC值均较单纯使用FIGO分期预测显著提升（P＜0.05）。5.在各队列中,预测模型预测1年、3年和5年生存的IDI值及NRI值均较单纯使用FIGO分期预测显著提升（P＜0.001）。6.在各队列中,以总分124.376为截断值将总人群分为高低风险人群,高风险人群的总生存期较低风险人群显著缩短（P＜0.001）。7.预测模型在线发布:http://soochow-university.shinyapps.io/Nomo-for-EOC结论:本研究基于真实世界数据构建了行满意减瘤术后EOC患者的生存预测模型,并在数据库内部及我院人群中进行了验证。验证结果显示预测模型与单纯使用FIGO分期预测相比,有着较强的准确性和适用性。此外,本研究基于该预测模型制作了网页在线预测计算器,便于临床医师在线查询。
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