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目的:基于监测、流行病学和最终结果(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库,分析影响胰腺癌预后的独立因素并构建预测模型.方法:本研究从SEER数据库获取2010-2015年美国7 801例胰腺癌病人的临床资料,以7∶3的比例随机分为建模组、验证组.对建模组临床变量进行多因素COX回归分析获得影响生存的独立因素,构建列线图.通过受试者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线和校准曲线验证模型的准确性.结果:年龄、原发部位、病理分级、T分期、N分期、M分期、手术方式、放疗、化疗与胰腺癌的预后相关,总生存的3年、5年ROC曲线下面积(area under cure,AUC)分别为0.90、0.91,癌症特异性生存分别为0.91、0.91.校准曲线显示观察值与预测值之间具有良好的一致性.经筛选得到的临床变量确实对胰腺癌预后有影响.结论:所构建的模型具有较好的预测准确性,有助于胰腺癌病人的临床决策和个性化治疗.

作者:陆忠晓;汤杰;黄文海

来源:外科理论与实践 2024 年 29卷 1期

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作者:
陆忠晓;汤杰;黄文海
来源:
外科理论与实践 2024 年 29卷 1期
标签:
胰腺癌 监测、流行病学和最终结果数据库 癌症特异性生存率 总生存率 列线图 Pancreatic cancer Surveillance,epidemiology,and end results(SEER) Cancer specific survival rate Overall survival rate Nomogram
目的:基于监测、流行病学和最终结果(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库,分析影响胰腺癌预后的独立因素并构建预测模型.方法:本研究从SEER数据库获取2010-2015年美国7 801例胰腺癌病人的临床资料,以7∶3的比例随机分为建模组、验证组.对建模组临床变量进行多因素COX回归分析获得影响生存的独立因素,构建列线图.通过受试者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线和校准曲线验证模型的准确性.结果:年龄、原发部位、病理分级、T分期、N分期、M分期、手术方式、放疗、化疗与胰腺癌的预后相关,总生存的3年、5年ROC曲线下面积(area under cure,AUC)分别为0.90、0.91,癌症特异性生存分别为0.91、0.91.校准曲线显示观察值与预测值之间具有良好的一致性.经筛选得到的临床变量确实对胰腺癌预后有影响.结论:所构建的模型具有较好的预测准确性,有助于胰腺癌病人的临床决策和个性化治疗.

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