| 摘要: |
| 目的:构建列线图预测子宫癌肉瘤(UCS)患者的生存期(OS)。 方法:从 SEER 数据库中提
取 2000 ~ 2020 年 UCS 患者的临床数据信息,共纳入 2635 例患者,按 7 ∶ 3 比例随机分为训练队列和
验证队列。 采用单因素 Cox 回归分析、Lasso 回归和多因素 Cox 分析,筛选影响 UCS 患者 OS 的独立
风险因素。 构建 UCS 患者 1 年和 3 年 OS 的列线图模型,运用受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲
线和决策曲线分析(DCA)来评价列线图的区分度和校准度。 根据列线图得分将患者划分为低、中、
高风险组,并与国际妇产科联盟(FIGO)分期系统进行比较。 结果:年龄、种族、肿瘤大小、肿瘤分期、
手术治疗、放疗、化疗和淋巴结转移是影响患者 OS 的独立因素(P < 0. 05),采用以上 8 个关键变量
构建预测 UCS 患者 1 年和 3 年 OS 列线图模型。 在训练队列和验证队列中,列线图模型 C 指数和
ROC 曲线下面积(AUC)值均大于 0. 7,表明模型具有较好的区分度。 校准曲线显示预测结果和实际
结果高度吻合。 DCA 曲线结果表明模型的临床效用和应用价值高于 FIGO 分期。 根据列线图模型
计算每位患者风险总分,将 UCS 患者划分为低风险组( < 80 分)、中风险组(80 ~ 130 分)和高风险组
( > 130 分)。 Kaplan-Meier 生存曲线分析显示列线图具有较好的识别高风险人群的能力。 结论:本
研究基于多个独立预后因素,成功建立 UCS 患者生存预测模型,为临床医生在评估患者预后和制定
个性化治疗策略提供了重要的工具。 |
| 关键词: 子宫癌肉瘤 列线图 总生存期 SEER 数据库 |
| DOI： |
|
| 基金项目: |
|
|
|
| () |
| Abstract: |
|
| Key words: |
