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多发恶性肿瘤次原发食管癌的生存预后分析:基于人群的分析
1
作者 赵添豪 赵纯 《临床外科杂志》 2024年第2期158-163,共6页
目的 探讨次原发食管癌(SPE)易发因素及影响其预后的相关因素。方法 选取监测/流行病学和最终结果(SEER)数据库中,2000~2019年病理诊断明确食管癌病人,并从中筛选出以其他恶性肿瘤为首发,食管癌为次原发(secondary primary esophageal c... 目的 探讨次原发食管癌(SPE)易发因素及影响其预后的相关因素。方法 选取监测/流行病学和最终结果(SEER)数据库中,2000~2019年病理诊断明确食管癌病人,并从中筛选出以其他恶性肿瘤为首发,食管癌为次原发(secondary primary esophageal cancer-SPE)的病人资料,采用Logistic回归分析SPE发生的独立危险因素,并利用Cox比例风险分析影响预后的独立危险因素。结果 多原发恶性肿瘤伴食管癌病人13 520例,经筛选后SPE病人8 308例。Logistic多因素分析显示,年龄、肿瘤部位、肿瘤分化程度、病理学结果、SEER肿瘤侵犯程度及区域淋巴结的采取情况是影响发生SPE的独立因素,Cox多因素分析提示,年龄、确诊年限、种族、肿瘤分化程度、SEER肿瘤侵犯程度、手术、化疗、放疗及三联疗法均为影响SPE的独立危险因素。结论 年龄、确诊年限、种族、肿瘤分化程度、SEER肿瘤侵犯程度、手术、化疗、放疗及三联疗法是SPE发生的危险因素,手术可能是治疗的有效方式。 展开更多
关键词 次原发食管癌 监测/流行病学和最终结果数据库 预后
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乳头状肾细胞癌预后预测模型的构建与验证:一项基于SEER数据库的回顾性研究
2
作者 王家武 姜庆 《重庆医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期986-994,共9页
目的:建立一个用于评估乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)预后的列线图。方法:获取SEER(Surveillance,Epidemiology,and End Results)数据库的6 028例PRCC患者的临床数据,并将其随机分为训练队列(n=4 220)和验证队列... 目的:建立一个用于评估乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)预后的列线图。方法:获取SEER(Surveillance,Epidemiology,and End Results)数据库的6 028例PRCC患者的临床数据,并将其随机分为训练队列(n=4 220)和验证队列(n=1 808)。使用Cox比例风险回归分析来筛选与PRCC预后相关的临床病理特征。基于Cox模型,构建一个列线图预测PRCC患者的预后,用受试者操作特征曲线及C指数检测模型的区分度,用校准图来评估列线图的预测准确性。结果:从SEER数据库中检索到6 028例PRCC患者的数据。Cox比例风险回归分析结果显示,诊断时的年龄、级别、肿瘤淋巴结转移分期(TNM,AJCC,第7版)、手术治疗、肿瘤数量和婚姻状况是重要的独立预后变量。将所有变量合并以建立列线图。在训练和验证队列中,列线图模型的C指数分别为0.807(95%CI=0.779~0.834)和0.800(95%CI=0.759~0.841),而AJCC TNM分期的C指数分别为0.686(95%CI=0.667~0.706)和0.668(95%CI=0.638~0.697),表明与AJCC TNM分期系统相比,列线图在训练和验证队列中都表现出了良好的总生存率(overall survival,OS)预测能力。校准曲线显示列线图的生存率预测与实际生存率之间高度一致。结论:本研究构建的列线图显示出良好的预测性能,有助于临床评估PRCC患者OS,从而为患者制定个体化的治疗策略提供依据。 展开更多
关键词 乳头状肾细胞癌 列线图 SEER数据库 预后
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亚裔人群T_(1c)期乳腺癌特征分析及预后预测模型建立 被引量：2
3
作者 喻小力 曲南坤 +5 位作者 梁爽 姜鸿南 胡耀峰 任栋梁 朱思渊 王伏生 《临床肿瘤学杂志》 CAS 2022年第7期608-615,共8页
目的探讨影响亚裔人群T_(1c)期乳腺癌患者生存的预后因素,并构建列线图预测模型。方法收集监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库2010年至2015年T_(1c)期亚裔乳腺癌患者的临床数据作为建模组。对建模组进行Cox单因素和多因素分析,使用R... 目的探讨影响亚裔人群T_(1c)期乳腺癌患者生存的预后因素,并构建列线图预测模型。方法收集监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库2010年至2015年T_(1c)期亚裔乳腺癌患者的临床数据作为建模组。对建模组进行Cox单因素和多因素分析,使用R软件构建列线图。采用一致性指数及受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的可信度。收集山西医科大学第二医院2015年1月至2020年12月诊断为T_(1c)期的乳腺癌患者作为验证组,对模型进行验证。绘制生存校正曲线,检测两组的一致性。结果共纳入T_(1c)期乳腺癌患者5328例,其中建模组4968例,验证组360例。中位随访时间分别为53个月和43个月,建模组死亡170例,验证组死亡13例。Cox多因素分析显示,年龄、组织学分级、ER和PR表达、HER-2状态、分子分型、N分期、M分期、手术和放化疗均为影响T_(1c)期乳腺癌患者总生存时间的独立因素(P<0.01)。构建列线图预测模型。建模组C指数为0.701(95%CI:0.693~0.709),验证组C指数为0.686(95%CI:0.657~0.715)。3、5年生存率ROC曲线显示,曲线下面积(AUC)分别为0.769、0.694。3年生存率校正曲线显示,验证组校正曲线与建模组结果高度拟合。结论成功构建了预后预测模型,对亚裔T_(1c)期乳腺癌患者的3年生存率作出预测,可为临床医师做治疗决策时提供参考。 展开更多
关键词 乳腺癌 T_(1c)期 亚裔 列线图 监测、流行病学和最终结果数据库
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