构建和验证用于预测脊柱脊索瘤患者特异性生存率的列线图
目的： 脊索瘤是恶性骨肿瘤当中十分少见的一种，大多数分布于椎体和骶骨。脊索瘤具有复发率高的特点，这使得患者的生存率和生活质量并不理想。据报道，患者总的5年生存率仅为50%左右。由于脊柱脊索瘤的低发病率，从而很难对脊柱脊索瘤患者实现准确的生存预测。我们的目标是构建并验证用来预测脊柱脊索瘤患者癌症特异性生存率(Cancer-specificsurvival，CSS)的列线图模型。 方法： 我们从监测、流行病学和结果(Surveillance,Epidemiology,andEndResults,SEER)数据库中收集了1998至2015年间总共316名脊柱脊索瘤患者的临床数据和随访数据。通过单因素和多因素Cox回归分析来确定脊柱脊索瘤患者的独立预后因素。基于独立的预后因素，使用R软件构建预测脊柱脊索瘤患者CSS的列线图。采用接收者操作特征(Receiveroperatingcharacteristic，ROC)曲线、曲线下面积(Areaunderthecurve，AUC)、校准曲线和决策曲线分析(Decisioncurveanalysis，DCA)对列线图模型的区分度和临床实用性进行评价。最后，采取Kaplan-Meier生存曲线分析和对数秩检验来验证列线图的预后价值。 结果： 通过单因素、多因素Cox回归分析，我们确定患者的原发部位、疾病分期、组织学类型、手术、年龄是脊柱脊索瘤患者独立的预后因素。在此基础上，构建用于预测脊柱脊索瘤患者CSS的列线图。使用列线图预测脊柱脊索瘤患者1年、3年、5年CSS的AUC在训练队列中分别为0.821、0.856、0.920，而在验证队列中分别为0.728、0.804和0.839。同时，该列线图的AUC值相比单一变量预测CSS的AUC值更高。校准曲线显示列线图所预测的结果与实际观察结果之间有很高的一致性。列线图的DCA则进一步证明了列线图模型具有较高的临床应用价值。Kaplan-Meier生存曲线显示，随着风险的增大，患者的预后也变得更差。 结论： 建立并验证了一个列线图来预测脊柱脊索瘤患者的个体CSS。临床医生可以使用这个列线图，将患者分类为不同的风险群体，从而优化患者的治疗方案。
脊柱脊索瘤;列线图;SEER数据库
承德医学院
硕士
外科学
孙贺
2021
中文
R738.1
2021-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）