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目的:探讨基于美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库直肠癌肝转移预后列线图预测模型的构建及其应用价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2010年1月至2016年12月SEER数据库( http://seer.cancer.gov/)6 192例和海军军医大学第二附属医院收治的312例直肠癌肝转移患者的临床病理资料;6 192例患者中,男3 592例,女2 600例;年龄<50岁1 076例,50~69岁2 862例,≥70岁2 254例;312例患者中,男177例,女135例;年龄<50岁51例,50~59岁155例,≥70岁109例。SEER数据库患者为训练集,海军军医大学第二附属医院患者为验证集。采用单因素与多因素COX比例风险回归模型分析预后危险因素,构建直肠癌肝转移预后列线图预测模型并验证模型的准确性。训练集用于构建列线图预测模型,验证集用于验证列线图预测模型效能。观察指标:(1)直肠癌肝转移患者预后的影响因素分析。(2)直肠癌肝转移患者预后预测模型构建及评价。正态分布的计量资料以 x±s表示,组间比较采用 t检验。计数资料以绝对数或百分比表示,组间比较采用 χ2检验。等级资料比较采用秩和检验。采用COX回归模型进行单因素及多因素分析。采用Kaplan-Meier法计算生存率,采用Log-Rank检验进行生存

作者:应俊;孙亚煌;王安琪;卞策;陈国良;陶禹;陈俊楠;卢浩;游清;周海洋;王治国;阮灿平;张剑

来源:中华消化外科杂志 2023 年 22卷 S1期

知识库介绍

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作者:
应俊;孙亚煌;王安琪;卞策;陈国良;陶禹;陈俊楠;卢浩;游清;周海洋;王治国;阮灿平;张剑
来源:
中华消化外科杂志 2023 年 22卷 S1期
标签:
直肠肿瘤 肝转移 SEER数据库 预后 列线图预测模型 Rectal neoplasms Liver metastasis SEER database Prognosis Nomo-gram predictive model
目的:探讨基于美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库直肠癌肝转移预后列线图预测模型的构建及其应用价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2010年1月至2016年12月SEER数据库( http://seer.cancer.gov/)6 192例和海军军医大学第二附属医院收治的312例直肠癌肝转移患者的临床病理资料;6 192例患者中,男3 592例,女2 600例;年龄<50岁1 076例,50~69岁2 862例,≥70岁2 254例;312例患者中,男177例,女135例;年龄<50岁51例,50~59岁155例,≥70岁109例。SEER数据库患者为训练集,海军军医大学第二附属医院患者为验证集。采用单因素与多因素COX比例风险回归模型分析预后危险因素,构建直肠癌肝转移预后列线图预测模型并验证模型的准确性。训练集用于构建列线图预测模型,验证集用于验证列线图预测模型效能。观察指标:(1)直肠癌肝转移患者预后的影响因素分析。(2)直肠癌肝转移患者预后预测模型构建及评价。正态分布的计量资料以 x±s表示,组间比较采用 t检验。计数资料以绝对数或百分比表示,组间比较采用 χ2检验。等级资料比较采用秩和检验。采用COX回归模型进行单因素及多因素分析。采用Kaplan-Meier法计算生存率,采用Log-Rank检验进行生存

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