【摘 要】
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目的 建立个体化预测视网膜母细胞瘤预后的风险预警模型，同时对其预测效果进行验证。方法 选取2018年1月至2020年1月郑州大学第一附属医院收治的视网膜母细胞瘤患者125例作为研究对象。根据患者预后情况将分为预后良好组（98例）及预后不良组（27例）,利用Logistic多因素回归分析影响视网膜母细胞瘤患者预后的危险因素。绘制预测视网膜母细胞瘤患者发生不良预后的列线图模型。应用受试者工作曲线（RO
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研计划项目（21A320051）；
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目的 建立个体化预测视网膜母细胞瘤预后的风险预警模型，同时对其预测效果进行验证。方法 选取2018年1月至2020年1月郑州大学第一附属医院收治的视网膜母细胞瘤患者125例作为研究对象。根据患者预后情况将分为预后良好组（98例）及预后不良组（27例）,利用Logistic多因素回归分析影响视网膜母细胞瘤患者预后的危险因素。绘制预测视网膜母细胞瘤患者发生不良预后的列线图模型。应用受试者工作曲线（ROC）对列线图模型预测效能进行检验，并利用Bootstrap法检验模型的准确性。另选取2020年1月至2021年1月郑州大学第一附属医院收治的24例视网膜母细胞瘤患者对模型预测效能进行验证。结果 单因素分析结果显示：预后良好组和预后不良组肿瘤直径（χ~2=4.808,P=0.028）、单/双眼发病（χ~2=5.482,P=0.019）、肿瘤分期（χ~2=6.302,P=0.042）、肿瘤残留（χ~2=9.517,P=0.002）、脑转移（χ~2=11.413,P=0.001）、糖类抗原153（CA153）水平（χ~2=4.834,P＜0.001）、糖类抗原199（CA199）水平（χ~2=3.826,P＜0.001）及神经元特异性烯醇化酶（NSE）水平（χ~2=5.530,P＜0.001）比较差异均有统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示：肿瘤直径≥20 mm、双眼发病、具有脑转移、CA153水平、CA199水平及NSE水平均是影响视网膜母细胞瘤患者预后的危险因素（P=0.001,P=0.003,P=0.002,P＜0.001,P＜0.001,P＜0.001）。根据Logistic多因素分析结果建立预测视网膜母细胞瘤患者预后的风险预警模型，Bootstrap法内部验证结果显示，C-index指数为0.837（95%CI:0.766～0.903）。曲线下面积、敏感性、特异性分别为0.812、0.845、0.648。选取2020年1月至2021年1月郑州大学第一附属医院收治的24例视网膜母细胞瘤患者对本研究所建立的风险预警模型预测效能进行验证，视网膜母细胞瘤患者预后风险预警模型预测发生预后不良5例，实际预后不良4例。曲线下面积、敏感性、特异性分别为0.847、0.805、0.703。结论 肿瘤直径、双眼发病、脑转移、CA153水平、CA199水平及NSE水平是视网膜母细胞瘤预后不良的危险因素，基于以上因素构建的列线图风险模型对视网膜母细胞瘤患者的预后具有良好的预测效能。
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