卵巢癌肺转移患者预后危险因素识别及列线图建立

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目的 基于美国监测、流行病学和最终结果数据库(SEER)探讨卵巢癌肺转移患者预后的独立影响因素并建立生存率预测模型。方法 收集2010—2015年1 804例卵巢癌肺转移患者的临床数据,按2∶1比例分为建模集(1 203例)和验证集(601例),通过Cox回归分析评估卵巢癌肺转移患者预后的独立影响因素并建立生存率列线图(Nomogram)预测模型,采用C指数、受试者工作特征(ROC)曲线和矫正曲线对模型准确性进行评价。结果 多因素Cox回归分析结果显示,年龄>80岁(HR=1.42, 95%CI:1.15~1.76)、肿瘤分化程度为中分化或低分化或未分化(HR=3.96、4.24、3.03, 95%CI:1.21~12.98、1.34~13.43、0.95~9.70)、N分期为Nx期(HR=1.25, 95%CI:1.06~1.47)、阳性淋巴结检出数量≥10个(HR=1.44, 95%CI:1.01~2.10)、骨转移(HR=1.42, 95%CI:1.10~1.83)、肝转移(HR=1.28, 95%CI:1.12~1.47)、糖类抗原125(CA125)升高(HR=1.89, 95%CI:1.18~3.05)是患者总生存率的独立危险因素(P<0.05),病理组织类型为Ⅱ型上皮性(HR=0.70, 95%CI:0.52~0.92)、手术R0切除或其他手术方式(HR=0.40、0.54, 95%CI:0.31~0.51、0.45~0.66)、化疗(HR=0.31, 95%CI:0.26~0.36)、已婚状态(HR=0.86, 95%CI:0.75~0.99)是患者总生存率的独立保护因素(P<0.05);年龄>80岁、未手术、未化疗、肝转移、骨转移、CA125升高是患者癌症特异性生存率的独立危险因素(P<0.05)。针对总生存率和癌症特异性生存率分别建立Nomogram预测模型,2种预测模型内部、外部验证的C指数分别为0.767、0.761和0.750、0.742,曲线下面积分别为0.775、0.783和0.749、0.764。结论 识别卵巢癌肺转移患者预后的独立影响因素并建立可以定量的可视化Nomogram预测模型,有助于临床医师更加准确地评估患者预后。
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