【摘 要】
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目的:通过SEER大数据库获取前列腺癌合并肺转移患者的数据,分析前列腺癌发生肺转移的相关因素以及影响前列腺癌肺转移患者预后的危险因素。建立Nomogram模型来评估前列腺癌肺转移患者的预后,以便对患者进行个体化评估,更好地辅助临床医生的工作。方法:从SEER大数据库中获取2010-2015年诊断PCa的病例,纳入患者的一般情况变量:年龄、种族、婚姻状况。肿瘤资料:T分期、N分期、M分期、Gleas
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目的:通过SEER大数据库获取前列腺癌合并肺转移患者的数据,分析前列腺癌发生肺转移的相关因素以及影响前列腺癌肺转移患者预后的危险因素。建立Nomogram模型来评估前列腺癌肺转移患者的预后,以便对患者进行个体化评估,更好地辅助临床医生的工作。方法:从SEER大数据库中获取2010-2015年诊断PCa的病例,纳入患者的一般情况变量:年龄、种族、婚姻状况。肿瘤资料:T分期、N分期、M分期、Gleason评分、前列腺特异性抗原（Prostate-specific antigen,PSA）、手术方式、放疗、化疗、骨转移、脑转移、肝转移、肺转移以及患者的死亡原因、随访时间等。使用卡方检验对比临床特征的差异,应用Kaplan-Meier法绘制肺转移和非肺转移组的总生存期（overall survival,OS）和肿瘤特异性生存期（cancer specific survival,CSS）的生存曲线并分析其生存情况,Log-Rank检验生存差异,通过单变量logistic回归分析各变量与肺转移发生的相关性,明确前列腺癌患者发生肺转移的影响因素。运用Cox回归分析肺转移患者的预后因素,利用R语言软件构建列线图Nomogram预测模型,通过内部验证一致性指数（Consistency index,C-index）和校准曲线对模型的预测和判别性能进行评价。结果:本研究收录238959例PCa患者,其中肺转移患者613例,多因素logistic回归发现与肺转移相关的影响因素有:年龄≥75岁（P=0.011）、非腺癌（P＜0.001）、T4期（P=0.031）、N1期（P＜0.001）、Nx期（P＜0.001）、Gleason评分（P＜0.001）、PSA（P＜0.001）、骨转移（P＜0.001）、肝转移（P＜0.001）、脑转移（P＜0.001）。多因素Cox发现与肺转移患者预后相关的因素有:年龄＞75岁（P＜0.001）、其他种族（P=0.029）、病理类型非腺癌（P＜0.001）、T4分期（P=0.005）、N1分期（P=0.036）、Gleason评分（P＜0.001）、骨转移（P=0.01）、肝转移（P＜0.001）。结论:1.年龄、病理类型、T分期、N分期、PSA和Gleason评分、合骨、肝、脑转移是前列腺癌患者发生肺转移的独立影响因素。2.年龄、种族、病理类型、T分期、N分期、Gleason评分、合并肝、骨转移是前列腺癌肺转移患者预后的独立影响因素。3.通过SEER大数据库多中心、大样本量的数据构建了前列腺癌肺转移的预后Nomogram模型,该模型具有一定的临床应用价值。
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