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背景与目的:小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)是肺癌的一种病理亚型,具有倍增时间短、生长速度快的特点。只有极少数患者可接受手术治疗,绝大多数SCLC患者需通过非手术方式治疗。本研究旨在分析SCLC患者预后相关因素,通过COX回归系数建立预测模型,并用列线图直观展示结果,以期个体化预测SCLC患者的生存。方法:从监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库中提取出2010年1月至2016年12月间确诊的SCLC患者共计30799例作为训练队列。从数据库中收集以下信息:诊断年龄、性别、种族、肿瘤分化程度、T分期、N分期、手术、放疗、化疗、肿瘤转移部位、总体生存期(overall survival,OS)。通过SPSS 24.0软件中的Kaplan-Meier方法进行单因素生存分析,确定对预后有影响的因素,再利用Cox回归进行多因素分析,明确影响SCLC患者OS的预后独立因素。使用R3.6.0软件对入选变量建立预测列线图模型,通过一致性指数和校准曲线评估列线图的预测准确性和判别能力。我们还将构建的预测模型的准确性与第7版美国癌症联合委员会(American Joint Committe on cancer,AJCC)TNM分期系统进行了比较。除此之外,利用来自吉林大学第一医院和中日联医院的SCLC患者组成的验证队列,进一步验证该列线图。结果:1 Kaplan-Meier法单因素分析表明,性别、诊断年龄、种族、肿瘤分化程度、T分期、N分期、肿瘤转移部位、是否接受手术治疗、是否接受化疗、是否接受放疗,均与SCLC患者的OS相关。2多因素COX回归分析表明,男性患者、高龄患者、白种人、T及N分期越晚、出现远处转移(尤其是肝转移及多脏器转移)、未进行手术、未进行化疗或者化疗,是SCLC患者死亡的独立预后因素。3本研究建立的列线图预测模型优于第7版TNM分期系统(训练队列:列线图预测模型、TNM分期系统模型的一致性指数分别为0.687、0.650,P<0.01;验证队列:列线图预测模型、TNM分期系统模型的一致性指数分别为0.726、0.693,P<0.01)。两组队列1年、2年和3年OS的校准图显示出列线图预测与实际观测之间具有较好的一致性。结论:1多因素分析去除混杂因素后,能够更加准确地对预后进行预测。男性患者、高龄患者、肿瘤分期晚、出现远处转移(尤其是肝转移及多脏器转移)、未进行手术、未进行化疗或者化疗,是SCLC患者死亡的独立预后因素。2本研究建立的SCLC患者预后预测模型优于传统TNM分期模型,该模型可以为SCLC的生存率提供更准确的个体预测,这种实用的预后模型可以帮助临床医生进行临床研究的决策和设计。