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目的:分析影响骨肉瘤患者预后的因素以及建立列线图预测其1年、3年、5年的总生存率和癌症特异性生存率方法:在监测、流行病学和最终结果数据库中收集2010年到2015年按国际肿瘤疾病分类标准诊断为骨肉瘤的患者,并记录患者的年龄、肿瘤大小等一些基本信息。通过随机数字表法将筛选出的骨肉瘤患者以7:3的比例分为建模组和验证组。通过X-tile软件设定骨肉瘤患者年龄和肿瘤的大小等连续型变量的截断值。通过Kaplan-Meier分析和Log-rank检验展示不同的临床病理因素下患者的总生存率和癌症特异性生存率;通过分层分析研究在某些亚组中化疗这一因素对骨肉瘤患者生存率的影响;通过单因素Cox比例风险回归模型和多因素Cox比例风险回归模型计算风险比（hazard ratio,HR）和 95%置信区间（confidence interval,CI）,并确定影响骨肉瘤患者总生存率和癌症特异性生存率的独立危险因素。将多因素Cox比例风险回归模型中确定的独立危险因素纳入并分别绘制患者1年,3年和5年的总生存率和癌症特异性生存率的列线图,采用外部验证和内部验证的方法对所绘制的列线图进行验证,之后计算C指数（concordance index,C-index）并绘制校准曲线。结果:单因素和多因素Cox回归分析结果显示年龄、原发部位、病理分级、肿瘤大小、转移、手术共6个因素是影响骨肉瘤患者总生存率和癌症特异性生存率的独立危险因素。将其纳入并分别构建预测骨肉瘤患者1年、3年和5年的总生存率以及癌症特异性生存率的列线图。采用Bootstrap法对所构建的列线图进行内部验证和外部验证。内部验证中预测总生存率和癌症特异性生存率的列线图的C指数分别为 0.796（95%CI:0.762-0.830）和 0.803（95%CI:0.747-0.858）,外部验证的C指数分别为 0.802（95%CI:0.768-0.835）和 0.832（95%CI:0.779-0.884）。内部验证和外部验证得到的校准曲线也显示该模型预测的患者生存率与实际的生存率之间也存在较好的一致性。结论:本研究建立的预测骨肉瘤患者的总生存率和癌症特异性生存的列线图具有较高的预测准确度,可为患骨肉瘤者的生存提供精准和个体化的预测,帮助临床医生为患者制定个体化的治疗方案。