目的:构建激素受体(hormone receptor,HR)阳性的男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)的列线图预后模型。方法:回顾性分析美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结果数据库(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)中筛选出...目的:构建激素受体(hormone receptor,HR)阳性的男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)的列线图预后模型。方法:回顾性分析美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结果数据库(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)中筛选出的2735例患者的病例资料,按3:1随机分为训练组(2052例)与验证组(683例)后,对训练组进行单因素和多因素Cox比例风险回归分析,将预后指标纳入列线图的构建并检验模型的准确性。结果:列线图模型共纳入年龄、种族、原发部位、病理分级、是否行手术治疗、是否行化疗、T分期、N分期以及确诊时婚姻状态这9个预后影响因素,训练组与验证组的一致性指数(C-index)分别为0.745[95%CI:(0.725~0.765)]、0.753[95%CI:(0.721~0.785)]。结论:该列线图预测模型能够较准确预测HR阳性的MBC患者的预后状态。展开更多
文摘目的:构建激素受体(hormone receptor,HR)阳性的男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)的列线图预后模型。方法:回顾性分析美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结果数据库(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)中筛选出的2735例患者的病例资料,按3:1随机分为训练组(2052例)与验证组(683例)后,对训练组进行单因素和多因素Cox比例风险回归分析,将预后指标纳入列线图的构建并检验模型的准确性。结果:列线图模型共纳入年龄、种族、原发部位、病理分级、是否行手术治疗、是否行化疗、T分期、N分期以及确诊时婚姻状态这9个预后影响因素,训练组与验证组的一致性指数(C-index)分别为0.745[95%CI:(0.725~0.765)]、0.753[95%CI:(0.721~0.785)]。结论:该列线图预测模型能够较准确预测HR阳性的MBC患者的预后状态。
