文章目录

1 资料和方法

1.1 资料收集

1.2 纳入指标及处理

1.3 统计学分析

2 结 果

2.1 纳入研究对象基本信息

2.2 四肢纤维肉瘤病人预后相关因素

2.3 预测四肢纤维肉瘤病人预后的列线图的建立及验证

2.4 列线图与独立预后相关因素的ROC曲线比较

2.5 基于列线图的危险分层系统

3 讨 论

文章摘要:目的 探讨四肢纤维肉瘤病人预后相关因素并构建预测病人总生存率的列线图和危险分层系统。方法 回顾性收集美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库（SEER*Stat 8.3.6软件）2004—2015年诊断为四肢纤维肉瘤病人的资料,应用单因素和多因素Cox回归筛选独立预后相关因素并构建列线图。采用C指数、ROC曲线、校准曲线和临床决策曲线评价列线图。应用X-tile软件将病人分为低风险、中风险和高风险3组,并利用Kaplan-Meier（K-M）生存曲线研究3组病人间的生存差异。结果 多因素Cox回归分析表明,病人年龄（67～79岁:HR=2.941,95%CI=1.944～4.450;>79岁:HR=8.576,95%CI=5.571～13.200）、肿瘤直径>11.2 cm（HR=3.388,95%CI=2.036～5.637）、肿瘤病理分级Ⅲ级和Ⅳ级（Ⅲ级:HR=2.339,95%CI=1.066～5.133;Ⅳ级:HR=2.891,95%CI=1.345～6.218）、N1分期（HR=3.135,95%CI=1.170～8.403）、M1分期（HR=4.222,95%CI=2.336～7.631）和手术治疗（HR=0.288,95%CI=0.129～0.646）是四肢纤维肉瘤病人的独立预后相关因素（P<0.05）。训练集和验证集的C指数分别为0.792（95%CI=0.757～0.827）和0.780（95%CI=0.717～0.843）。校准曲线和临床决策曲线结果均显示该列线图在训练集和验证集中均表现良好。ROC曲线分析显示,无论在训练集还是验证集中,列线图在1、3和5年的曲线下面积（AUC）始终大于同一时间点所有独立预后相关因素的AUC。K-M生存曲线分析显示,列线图可显著区分低风险、中风险和高风险3组不同预后的病人。结论本研究所建立的列线图模型能有效预测四肢纤维肉瘤病人预后,基于该列线图预测模型的危险分层系统对区分高危病人具有一定临床价值。

文章关键词:

论文分类号:R739.96

文章来源：《解剖科学进展》 网址: http://www.jpkxjz.cn/qikandaodu/2022/0114/1047.html