【摘 要】
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目的:构建一个应用于原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）患者总体生存率和疾病特异性生存率的预后预测模型。方法:通过SEER*Stat软件提取SEER数据库2009年1月1日至2018年12月31日经病理诊断的PCNSL患者,根据2:1分层编号区分训练集和验证集。使用训练集数据,通过单因素和多因素Cox回归分析联合生存分析结果,来确定影响PCNSL患者预后的预测因素,应用R语言nomogram包生
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目的:构建一个应用于原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）患者总体生存率和疾病特异性生存率的预后预测模型。方法:通过SEER*Stat软件提取SEER数据库2009年1月1日至2018年12月31日经病理诊断的PCNSL患者,根据2:1分层编号区分训练集和验证集。使用训练集数据,通过单因素和多因素Cox回归分析联合生存分析结果,来确定影响PCNSL患者预后的预测因素,应用R语言nomogram包生成列线图并可视化展现结果,绘制预测PCNSL总生存率和疾病特异生存率的列线图模型。使用R语言survial包和rms包通过一致性指数（C-index）和校准曲线对模型进行内部验证,使用Bootstrap自抽样法进行校准;使用R语言Pec包通过验证集数据对模型进行外部验证。结果:纳入训练集患者3052例,验证集患者1056例,两者一般情况人群分布无显著统计学差异。通过单因素、多因素Cox回归分析联合生存分析结果,纳入年龄、性别、病理类型、原发部位、疾病发展程度、手术、化疗为独立预测因素（P＜0.001）,根据临床实践补充放疗作为模型影响因素。由上述8因素构建预后预测模型,结果以列线图呈现,OS模型的C-index（95%CI）为0.718（0.731-0.705）,DSS模型为0.711（0.725-0.697）,模型区分度性能良好。时间C-index曲线提示OS模型在5年内预测区分度性能良好,DSS模型在1.5年内预测区分度性能良好。校准曲线提示OS模型对于＜80%的生存概率精确度较高,DSS模型则为20%-80%,高精确度部位与45°参考线贴近。外部验证集数据与训练集时间C-index和校准曲线趋势接近。结论:本研究构建的列线图预后预测模型具有良好的区分度和准确度,可为PCNSL患者的临床预后评估和诊疗策略提供参考。列线图模型与全因素模型比较无明显差异,证明此模型的简洁性;模型C-index＞0.7,区分度良好;校准曲线大部分区域与参考线贴合,模型准确度较好;外部验证数据趋势与训练集数据接近,模型可尝试推广应用于其他人群。
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