【摘 要】
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目的 寻找青年胃癌患者预后影响因素,构建预后预测模型列线图,为患者的个体化预后评估提供更精确的工具.方法 通过监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库客户端SEER*Stat 8.3.8收集2004-2015年确诊的2673例年龄为18～44岁的青年胃癌患者信息,使用R 4.0.3软件将2673例病例按照约7:3的比例随机分成训练集(1873例)与验证集(800例).以癌症特异性生存(CSS)率为关注点,在训练集中使用Fine-Gray竞争风险模型进行单因素和多因素分析,寻找青年胃癌患者CSS的影响因素
【机 构】
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湖南中医药大学中西医结合学院流行病学与卫生统计学教研室,长沙 410208;湖南中医药大学第一附属医院针灸推拿康复科,长沙 410007
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目的 寻找青年胃癌患者预后影响因素,构建预后预测模型列线图,为患者的个体化预后评估提供更精确的工具.方法 通过监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库客户端SEER*Stat 8.3.8收集2004-2015年确诊的2673例年龄为18～44岁的青年胃癌患者信息,使用R 4.0.3软件将2673例病例按照约7:3的比例随机分成训练集(1873例)与验证集(800例).以癌症特异性生存(CSS)率为关注点,在训练集中使用Fine-Gray竞争风险模型进行单因素和多因素分析,寻找青年胃癌患者CSS的影响因素,根据影响因素建立预后预测模型并绘制列线图.使用ROC曲线和校准曲线在训练集与验证集数据中对模型的预测效果进行验证.结果 训练集数据多因素分析结果表明肿瘤分级、T分期、N分期、M分期、原发灶手术情况、区域淋巴结手术情况、放化疗情况是青年胃癌患者CSS的独立影响因素.训练集中青年胃癌患者的1、3和5年累积CSS率分别为54.56％、29.70％和23.96％.根据独立预后影响因素构建的列线图,在训练集中1、3和5年CSS率的ROC曲线AUC值分别为0.817、0.864和0.887,在验证集中分别为0.820、0.899和0.890;校准曲线显示在训练集与验证集中1、3、5年CSS率预测模型的预测概率与实际概率基本一致.结论 Fine-Gray竞争风险模型能有效识别青年胃癌患者的预后影响因素,以此为依据构建的预后预测模型能有效预测患者的CSS,可为临床医师做出治疗决策提供参考.
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