【摘 要】
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背景与目的条件生存(conditional survival,CS)将患者现有的生存时间纳入分析,可提供动态的预后预测。目前,尚缺乏高发区鼻咽癌(nasopharyngeal carcinoma,NPC)的CS数据。本研究旨在对高发区NPC进行分析,建立基于网页在线工具的个体化部位特异性复发转移条件风险预测模型。方法采用大数据智能平台和NPC单病种数据库,对10,058例2009年4月至2015年12月之间,接受了调强放疗加或不加化疗治疗的高发区非转移性I–IVA期NPC患者进行分析。分别计算条件总生存(
【机 构】
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放射肿瘤科中山大学肿瘤防治中心华南肿瘤学国家重点实验室肿瘤医学协同创新中心广东省鼻咽癌诊治研究重点实验室,放射肿瘤科梧州市红十字会医院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.81872463,No.81930072),中山大学特殊支持项目(No.16zxtzlc06),广东省重点地区研究发展计划(No.2019A1515012045,No.2019B020230002),广东省自然科学基金(No.2017A030312003),广州市健康医疗协同创新项目(No.201803040003),教育部创新团队发展计划(No.IRT_17R110),学
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背景与目的条件生存(conditional survival,CS)将患者现有的生存时间纳入分析,可提供动态的预后预测。目前,尚缺乏高发区鼻咽癌(nasopharyngeal carcinoma,NPC)的CS数据。本研究旨在对高发区NPC进行分析,建立基于网页在线工具的个体化部位特异性复发转移条件风险预测模型。方法采用大数据智能平台和NPC单病种数据库,对10,058例2009年4月至2015年12月之间,接受了调强放疗加或不加化疗治疗的高发区非转移性I–IVA期NPC患者进行分析。分别计算条件总生存(
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