基于SEER数据库建立非转移性肾透明细胞癌的预后模型并在国人数据中验证

来源 :大连医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qoqwryi
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目的:目前,根据患者一般临床资料建立的非转移性肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,cc RCC)预后列线图较少见。本研究旨在建立一种应用方便并且准确度较高的非转移性cc RCC预后列线图模型,从而对患者的预后进行准确判断,以期为临床工作提供帮助。方法:回顾性分析5537例来自美国监测,流行病学和最终结果数据库(the Surveillance,Epidemiology,and End Results Database,SEER)中的非转移性cc RCC患者和118例江苏省苏北人民医院的非转移性cc RCC患者的临床病理资料。首先通过χ2检验和秩和检验对两个队列的人口统计学资料进行比较,以分析中、外非转移性cc RCC的人群差异。之后用Kaplan-Merier法对SEER队列进行单因素生存分析,Long-Rank法检验组间差异。筛选后的结果用COX风险回归模型进行多因素分析,确定影响非转移性cc RCC癌症特异性生存(cancer-specific survival,CSS)的独立危险因素。然后用得到的独立危险因素构建列线图预测模型并利用C指数(concordance index,C-index)和校准曲线内部验证模型的区分度和符合度。最后,用国人数据对列线图模型进行外部验证并与其他常见肾癌预测模型进行比较。结果:SEER队列与国人队列在人口统计学特征上较为一致。在SEER队列中,60岁以上患者3049例(55.1%),60岁以下患者2488例(44.9%);男性患者3471例(62.7%),女性患者2066例(37.3%)。在国人队列中,60岁以上患者67例(56.8%),60岁以下患者51例(43.2%);男性患者82例(69.5%),女性患者36例(30.5%)。Kaplan-Merier单因素生存分析显示年龄、性别、T分期、N分期、肿瘤病理分级、肿瘤大小和手术类型与非转移性cc RCC预后相关。进一步的多因素COX比例风险回归分析显示年龄、肿瘤病理分级、T分期、N分期、肿瘤大小以及手术方式是非转移性cc RCC预后的独立危险因素。我们基于上述回归模型,构建了列线图模型来预测患者3年和5年的CSS。分别绘制SEER队列和国人队列的3年及5年的校准曲线显示,列线图模型预测的生存曲线与实际观测值较为一致,符合度好。计算列线图预测SEER队列与国人队列CSS的C指数,分别为0.81和0.72,显示预测模型有中等的准确度。通过对国人队列的回顾性分析,我们将列线图与其他常见预测模型进行对比,列线图的C指数(0.72)显著高于第七版AJCCTNM分期系统(C指数:0.58)、SSIGN评分系统(C指数:0.65)、Leibovich评分系统(C指数:0.65,上述比较P值均小于0.01)。结论:COX多因素比例风险回归分析显示年龄、肿瘤病理分级、T分期、N分期、肿瘤大小以及手术方式是影响非转移性cc RCC预后的独立危险因素。基于上述独立危险因素构建的预后列线图在内部验证和外部验证中都有较好的准确度和符合度,模型稳定性良好。在与AJCC7th TNM分期系统、SSIGN评分系统、Leibovich评分系统的比较中,模型也表现出更好的预测能力。该列线图模型可以为临床医生提供较为准确的3年和5年CSS预测,有利于发现死亡高风险患者并提早对其进行干预。
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