【摘 要】
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目的构建预测小肝癌患者总生存率（overall survival,OS）和癌症特异性生存率（cancer-specific survival,CSS）的列线图。方法从SEER数据库中提取1 916例2000-2014年诊断的小肝癌病例,采用随机数表法以1∶1比例分为训练组（n=958）和验证组（n=958）。运用单因素Cox回归分析筛选与预后相关的因素,lasso Cox回归分析进一步筛选独立影响
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目的构建预测小肝癌患者总生存率（overall survival,OS）和癌症特异性生存率（cancer-specific survival,CSS）的列线图。方法从SEER数据库中提取1 916例2000-2014年诊断的小肝癌病例,采用随机数表法以1∶1比例分为训练组（n=958）和验证组（n=958）。运用单因素Cox回归分析筛选与预后相关的因素,lasso Cox回归分析进一步筛选独立影响因素,并引入AIC信息准则进行评价,基于筛选后的影响因素建立预测小肝癌患者OS和CSS的列线图。在训练组和验证组中,运用C指数、受试者工作特征曲线（ROC曲线）、校准曲线对列线图的预测能力进行验证。结果小肝癌患者1、3、5年总生存率分别为81.3%、60.7%、49.2%,1、3、5年癌症特异性生存率分别为85.2%、66.9%、56.9%。与OS相关的6个独立影响因素构建预测OS的列线图;与CSS相关的6个独立影响因素和1个相关因素构建预测CSS的列线图。训练组中,预测OS列线图的C指数为0.727（95%CI:0.705～0.750）,1、3、5年生存率ROC曲线下面积分别为0.754、0.783、0.795,预测CSS列线图的C指数为0.753（95%CI:0.729～0.777）,1、3、5年生存率ROC曲线下面积分别为0.801、0.806、0.818;在验证组中,预测OS列线图的C指数为0.725（95%CI:0.702～0.749）,1、3、5年生存率ROC曲线下面积分别为0.752、0.770、0.799,预测CSS列线图的C指数为0.772（95%CI:0.748～0.795）,1、3、5年生存率ROC曲线下面积分别为0.806、0.815、0.837。在两组队列中,1、3、5年OS及CSS的校准曲线显示两个列线图的预测值和实际观察值一致。基于建立的列线图对患者进行了风险分层,能够准确地将小肝癌患者分成预后有显著差异的两个风险亚组。结论建立的列线图能较好预测小肝癌患者的OS和CSS,有助于外科医师进行临床决策。
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