基于SEER数据库的舌鳞状细胞癌预后影响因素分析及预测模型建立

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目的:本研究旨在通过SEER数据库,探讨影响舌鳞状细胞癌(tongue squamous cell carcinoma,TSCC)患者预后的因素,基于这些影响因素建立列线图生存预测模型并对其进行验证,从而实现对TSCC患者死亡风险的个体化量化评估,为临床工作提供新的方向。方法:通过美国国立癌症研究所(National Cancer Institute,NCI)建立的“监测、流行病学和结果数据库”(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER),收集2010~2015年诊断为TSCC的患者共12595例的临床资料,以7:3的比例分为训练集(Training Set)和验证集(Validation Set)。在训练集基础上建立预测模型,应用单因素Cox回归分析筛选出可能的影响因素,随后将单因素回归分析中p<0.1的因素纳入多因素Cox回归分析,最后得到预测模型。在多因素Cox回归模型基础上建立列线图(Nomogram plot)生存预测模型,并利用受试者工作曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)的曲线下面积(Area Under Curve,AUC)和C指数(the concordance index,C-index)分别在训练集和验证集中进行预测模型区分度的评估。使用校准曲线(Calibration curves)评估预测模型的拟合度。采用KM生存曲线(Kaplan-Meier survival curve)描述各分组间的生存差异,定义双侧p<0.05为差异具有显著性。结果:1、Cox单因素分析结果显示,年龄(p<0.001)、种族(p<0.001)、原发部位(p=0.014)、肿瘤分级(p<0.001)、临床分期(p<0.001)、T分期(p<0.001)、N分期(p<0.001)、M分期(p<0.001)、远处转移部位(p<0.001)和原发部位手术方式(p<0.001)与TSCC患者预后显著相关。2、根据Cox多因素分析结果,TSCC患者共有8个独立影响因素纳入最后的列线图预测模型中,包括年龄(p<0.001)、种族(p<0.001)、原发部位(p<0.001)、肿瘤病理分级(p<0.001)、T分期(p<0.001)、N分期(p<0.001)、远处转移部位(p<0.001)以及原发部位手术方式(p<0.001)。3、列线图预测模型的拟合度较好,其所预测的生存率与实际该患者的生存率具有较高的符合率。4、列线图预测模型的区分度较TNM分期较好,训练集中两者的C指数分别为0.725(95%CI:0.715~0.735)和0.674(95%CI:0.664~0.684);验证集中两者的C指数分别为0.726(95%CI:0.712~0.740)和0.671(95%CI:0.647~0.685)。5、列线图模型预测患者3年和5年总生存率的准确性较传统的TNM分期更好。在训练集中,列线图预测模型预测3年和5年总生存期的AUC分别为0.746(95%CI:0.744~0.764)和0.738(95%CI:0.729~0.756),而TNM分期预测3年和5年总生存期的AUC分别为0.694(95%CI:0.686~0.708)和0.671(95%CI:0.665~0.693)。验证集中,列线图预测模型预测3年和5年总生存期的AUC分别为0.745(95%CI:0.728~0.760)和0.741(95%CI:0.721~0.761),而TNM分期预测3年和5年总生存期的AUC分别为0.643(95%CI:0.623~0.658)和0.637(95%CI:0.610~0.656)。6、在III、IVA、IVB期患者中,T1-2N1-3M0均与患者总生存期(Overall survival,OS)相关(p<0.001)。Cox多因素分析结果显示,在III、IVA和IVB期患者中,T1-2N1-3M0均为影响患者生存的独立因素(p<0.001)。7、分期为T1-2N1-3M0患者的5年生存率明显高于TNM分期为II期的患者(64.4%vs.54.7%,p<0.001)。结论:1、对于TSCC患者而言,年龄、种族、原发部位、肿瘤分级、T分期、N分期、远处转移部位以及原发部位手术方式是影响预后的独立因素。2、本研究建立的列线图预测模型具有良好的区分度和拟合度,能对TSCC患者的3年及5年生存率进行个体化地预测,从而更好地指导随访和后续治疗方案。3、处于同一分期的TSCC患者预后情况存在较大差异,TNM分期预测TSCC患者预后的能力有限。
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