【摘 要】
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目的为了进一步研究多原发肺癌（Multiple Primary Lung Cancer,MPLC）的生存预后,探讨MPLC患者预后影响因素,并基于这些影响因素建立生存预测模型及对其进行验证,从而实现对MPLC患者死亡风险的量化评估,为个体化治疗的临床工作提供新方向。方法我们从美国监测、流行病学和最终结果（the Surveillance,Epidemiology and End Results,S
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目的为了进一步研究多原发肺癌（Multiple Primary Lung Cancer,MPLC）的生存预后,探讨MPLC患者预后影响因素,并基于这些影响因素建立生存预测模型及对其进行验证,从而实现对MPLC患者死亡风险的量化评估,为个体化治疗的临床工作提供新方向。方法我们从美国监测、流行病学和最终结果（the Surveillance,Epidemiology and End Results,SEER）数据库中收集了2007-2015年共4177例诊断为MPLC患者的临床资料,以7:3比例随机分成训练集和验证集。训练集作为建模组,通过单因素Cox比例风险回归模型筛选出患者的危险因素,再由多因素Cox比例风险回归模型筛选的独立危险因素纳入列线图中。验证集作为验证组,用于验证列线图准确性。用Kaplan-Meier曲线比较各组间的生存差异,分别用C指数（Index of Concordance）、受试者操作特征曲线下面积（Area Under Curve,AUC）评估列线图区分度,并使用校准曲线（Calibration curves）等评估预测模型的拟合度。净重新分类改善指数（Net Reclassification Improvement,NRI）和综合判别改善指数（Integrated Discrimination Improvement,IDI）来比较模型准确性,DCA决策曲线（Decision Curve Analysis）评估实际临床获益情况。结果1、Cox单因素分析结果显示:诊断年龄、性别、AJCC分期、两次原发肺癌组织学、两次原发肺癌肿瘤大小、两次原发肺癌手术方式、家庭年平均收入、婚姻状态、种族（P均<0.05）与MPLC患者预后显著相关。2、根据Cox多因素分析结果,MPLC患者最终有11个独立危险因素纳入列线图中,包括诊断年龄、性别、AJCC分期、两次原发肺癌组织学、第二原发肺癌肿瘤大小、两次原发肺癌手术方式、家庭年平均收入、婚姻状态、种族（P均<0.05）。3、列线图在训练集中C指数为0.702,验证集中C指数为0.699。在训练集中用于预测3年、5年、8年生存率的AUC值分别为0.743、0.751和0.759。在验证集中分别是0.737、0.734和0.695。4、预测模型的校准曲线接近参考线沿45度对角线落下,表明预测模型与实际结果有较佳的一致性,拟合度高。5、在训练集中,3年、5年和8年的NRI值分别为0.590（95%CI=0.505-0.664）、0.576（95%CI=0.522-0.688）和0.577（95%CI=0.467-0.762）;在训练集中,3年、5年和8年IDI值分别为0.097、0.091和0.070。在验证集中,3年、5年和8年IDI值则分别为0.102、0.090和0.066,IDI值均>0,显示出列线图优秀的预测性能。DCA临床决策曲线无论是在训练集还是验证集均产生了净收益。6、通过AUC值比较了列线图和传统预测模型的预测准确性,无论是3年、5年还是8年列线图预测模型,训练集和验证集的AUC值均高于传统预测模型,在训练集中分别为0.743:0.622,0.751:0.612和0.759:0.583;验证集中为:0.737:0.60,0.734:0.572和0.695:0.569。结论本研究利用SEER数据库构建并验证的MPLC列线图具有较好的区分度和拟合度,可以更高效、准确、简便预测MPLC患者的生存预后,有助于临床医生更好评估患者预后和提供个体化治疗方案。
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