【摘 要】
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目的:分析前列腺癌骨转移的独立危险因素,并构建和验证列线图以量化骨转移的风险。方法:首先,从美国监测、流行病学和最终结果（Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER）数据库中获取2010年至2015年间诊断为前列腺癌的患者的临床病理数据。将患者以1.1的比例随机分为试验队列和验证队列,t检验和卡方检验分别比较两组间的连续性变量和分类变量。然后,将单
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目的:分析前列腺癌骨转移的独立危险因素,并构建和验证列线图以量化骨转移的风险。方法:首先,从美国监测、流行病学和最终结果（Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER）数据库中获取2010年至2015年间诊断为前列腺癌的患者的临床病理数据。将患者以1.1的比例随机分为试验队列和验证队列,t检验和卡方检验分别比较两组间的连续性变量和分类变量。然后,将单因素logistic回归分析后有意义的变量纳入多因素分析中,以确定骨转移的独立危险因素。运用R语言建立列线图,并通过一致性指数（Concordance index,c-index）和校准图（Calibration plot）评估列线图的预测能力。同时,绘制列线图的受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic,ROC）,通过计算曲线下面积（Areaundercurve,AUC）以比较模型与常规分期系统的预测准确性。通过决策曲线分析（Decision curve analysis,DCA）和临床影响曲线（Clinical impact curve,CIC）评估列线图的临床表现能力。此外,根据骨转移风险预测分数的中位值将患者分为高低风险两组,通过Kaplan-Meier生存分析比较两组的生存率。最后,收集2018年10月至2020年9月在苏州大学附属第一医院初诊为前列腺癌的280例患者,对模型进行独立的外部验证。结果:共有168414例患者经过筛选后被随机分配到试验队列和验证队列,并且两组数据间没有统计学差异。通过单因素和多因素logistic分析后,共有9个变量与骨转移独立相关,包括年龄、婚姻、T分期、N分期、PSA水平、Gleason分级、脑转移、肝转移和肺转移。基于独立危险因素建立的列线图展示了良好的预测能力,试验队列和验证队列中的c-index分别为0.917和0.915,两组队列中的calibration plot均接近45度。列线图在试验队列和验证队列中的AUC值均高于其他常规分期系统。在试验队列和验证队列中列线图DCA的净收益均高于其他常规分期系统,并且CIC风险阈值分别达到0.48和0.50。高骨转移风险组患者相较于低风险组患者预后较差（p＜0.05）。列线图在外部队列的 c-index 为 0.915,calibration plot 接近 45 度,DCA 和 CIC阈值分别为0.01-0.81和0-0.82。结论:1、年龄、婚姻状态、T分期、N分期、PSA水平、Gleason分级、脑转移、肝转移和肺转移是前列腺癌骨转移的独立危险因素;2、列线图具有良好的预测性能和临床应用价值;3、列线图在不同人种和地域的患者中可能具有较好的普适性。
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