【摘 要】
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目的 基于SEER数据库的大样本数据,构建肺腺癌患者生存预后的列线图预测模型.方法 回顾性分析SEER数据库收集的2010—2015年诊断为肺腺癌患者的临床数据.根据影响肺腺癌患者预后的独立因素,采用Lasso Cox回归分析构建列线图模型.C指数和校准曲线评估列线图的判别和校准能力.使用NRI和DCA曲线评估列线图的预测能力和净收益.结果 共确定了15个影响肺腺癌预后的独立危险因素,并将其整合到列线图模型中.预测模型建模组的C指数为0.819,验证组的C指数为0.810.建模组和验证组校准曲线预测的1、
【机 构】
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450052 郑州,郑州大学第一附属医院胸外科;410012 长沙,中南大学湘雅公共卫生学院
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目的 基于SEER数据库的大样本数据,构建肺腺癌患者生存预后的列线图预测模型.方法 回顾性分析SEER数据库收集的2010—2015年诊断为肺腺癌患者的临床数据.根据影响肺腺癌患者预后的独立因素,采用Lasso Cox回归分析构建列线图模型.C指数和校准曲线评估列线图的判别和校准能力.使用NRI和DCA曲线评估列线图的预测能力和净收益.结果 共确定了15个影响肺腺癌预后的独立危险因素,并将其整合到列线图模型中.预测模型建模组的C指数为0.819,验证组的C指数为0.810.建模组和验证组校准曲线预测的1、3和5年特异性生存率与实际特异性生存率吻合较好.NRI和DCA曲线表明,列线图预测模型的预测能力和净收益均优于第7版AJCC TNM分期系统.以此模型构建的风险分层模型能够很好地区分出不同风险的患者(P<0.0001).结论 成功构建并验证了列线图预测模型,为肺腺癌患者的生存预测提供了一个简便可靠的工具.同时,预测模型构建的风险分层模型可以便捷地筛选不同风险的患者,对肺腺癌患者的个体化治疗具有重要的意义.
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