评估结肠癌患者术后生存的列线图模型的建立及验证.pdf
《评估结肠癌患者术后生存的列线图模型的建立及验证.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《评估结肠癌患者术后生存的列线图模型的建立及验证.pdf(6页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、中文科技期刊数据库(全文版)医药卫生 收稿日期:2024 年 01 月 25 日 作者简介:陆祯洋,男,医师,硕士研究生;祁义军,通讯作者,男,副教授,硕士生导师。-135-评估结肠癌患者术后生存的列线图模型的建立及验证 陆祯洋 宋勇虎 祁义军(通讯作者)安徽医科大学第一附属医院普外科,安徽 合肥 230000 摘要:摘要:目的 探讨影响结肠癌根治术后预后的影响因素并建立列线图预测模型。方法 回顾性分析安徽医科大学第一附属医院 2017 年全年行手术治疗的 249 例结肠癌患者的详细临床资料并行随访,将这些患者随机分为训练组和验证组,采用最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归分析和多变量 Co
2、x 回归分析确定影响结肠癌患者术后生存率的影响因素,建立用于临床应用的列线图,ROC 曲线下面积(area under the ROC curve AUC),一致性指数(concerdance index,C-index)和校准曲线用于评估列线图训练队列和验证队列的有效性。结果 从性别、年龄、文化程度、吸烟饮酒史、术后放化疗情况、术前有无肠梗阻、术后病理、术前实验室检查等影响因素中筛选出五个指标(年龄、N 期、M 期、肠梗阻、术前前白蛋白)与结肠癌术后患者预后有显著相关性,LASSO-COX 回归筛选出这些临床预后因素构建预测结肠癌术后患者预后的列线图。训练组和验证组的列线图 C-index分
3、别为0.85和 0.841。在训练队列中,1、3 及 5 年生存率的 AUC 为 0.951、0.921 及 0.872,而在验证队列中,AUC 分别为 0.884、0.882 和 0.911。此外,校正曲线也显示了预测和实际生存概率之间的良好一致性。结论 我们建立一个列线图预测模型,有助于对患者的预后做出较为准确的评估,有助于临床医师采取个性化治疗措施。关键词:关键词:结肠癌;列线图;预测;生存率 中图分类号:中图分类号:R473 Development and validation of nomogram for assessing postoperative survival in pa
4、tients with colon cancer LU Zhenyang SONG Yonghu QI Yijun(Corresponding author)General surgery Department of the First Affiliated Hospital of Anhui Medical University,Hefei,Anhui,230000 Abstract:Objective To investigate the influencing factors affecting the prognosis of colon cancer after radical su
5、rgery and to establish the nomogram.Method We retrospectively analyze the detailed clinical data and follow-up of 249 colon cancer patients who underwent surgical treatment in the First Affiliated Hospital of Anhui Medical University throughout the year of 2017,randomly divide these patients into th
6、e training group and the validation group,and use the Least Absolute Shrinkage Selection Operator(LASSO)regression analysis and the multivariate Cox regression analysis to determine the influence factors affecting the survival rate of colon cancer patients after surgery.A nomogram based on the these
7、 variables was built for clinical use.Areas under the ROC curves(AUC),concordance index(C-index)and calibration curve were used to evaluate the efficiency of the nomogram in both the training and validation cohorts.Result Five indicators(age,N-stage,M-stage,intestinal obstruction,preoperative albumi
8、n)were screened from the influencing factors of gender,age,education level,smoking and drinking history,postoperative radiotherapy,preoperative bowel obstruction or not,postoperative pathology,preoperative laboratory tests,etc.,which had a significant correlation with prognosis of postoperative colo
9、n cancer patients,and these clinical prognostic factors were screened by LASSO-COX regression to construct nomogram to predict the postoperative prognosis of colon cancer patients.The nomogram C-index was 0.85 and 0.841 for the training and validation cohorts,respectively.the AUCs for 1-,3-and 5-yea
10、r survival 中文科技期刊数据库(全文版)医药卫生-136-were 0.951,0.921 and 0.872 for the training cohort,while the AUCs for the validation cohort were 0.884,0.882 and 0.911,respectively.moreover,the calibration curve also showed high coherence between the predicted and actual probability of survival.Conclusion We devel
11、op a nomogram that helps to make a more accurate assessment of the patients prognosis and helps clinicians to take individualized treatment measures.Keywords:colon cancer;nomogram;prediction;survival 结直肠癌是全球男性的第三大癌症,女性的第二大癌症,我国结肠癌的发病率呈快速上升趋势,且具有年轻化的趋势(年龄50 岁)1-2,治疗结肠癌的手段越来越多,但根治性手术治疗仍为结肠癌最有效的治疗方法3,有
12、研究表明,及时对患者术后进行干预能够能够有效的延长患者的生存周期4。传统 AJCC 分期在评估患者预后方面有待进一步完善,有研究表明,IIB/IIC 和 IIIA 期结肠癌的患者存在生存悖论5。因此,我们需要一个有效的工具来对个体化的预后情况在传统分期基础上进行补充评估。列线图是一种可靠的统计模型,可提供个性化、基于易获得证据、高度精确的风险评估。在许多癌症中,列线图的预测精度高于各类传统的分期系统6-8。本研究拟寻找影响患者术后生存预后的主要危险因素预后构建列线图,为患者个体化评估提供参考。1 资料与方法 1.1 一般资料 本研究筛选后共纳入 249 例患者(2017 年 1-12月行结肠癌
13、手术治疗的患者),筛选标准:(1)术后病理确诊为结肠癌;(2)术前临床资料完善;(3)随访资料完善者。排除标准:(1)既往存在其他恶性肿瘤病史;(2)存在感染性疾病影响实验室检查结果;(3)无随访结果患者。1.2 统计学分析 本研究为小样本量回顾性研究,纳入研究的患者按 8:2 的比例随机分为训练队列和验证队列,连续变量以中位数(四分位数)表示,分类变量以频率和百分比表示。为了比较组间差异,我们对为配对 t 检验或 wilcoxon 秩和检验。利用 LASSO 回归法筛选出潜在的预后因素,本文在 LASSO 回归模型中选择非零回归系数的临床病理特征,筛选出预测影响结肠癌患者术后预后的的最佳危险
14、因素9,10,整合 LASSO 回归模型筛选出的预后因素,引入多因素 cox 多元回归分析方法构建列线图11,12,所有分析均采用 R 软件(version 4.3.1)进行,P0.75 认为建立的列线图有较好的预测性能,而在 0.50.75 则被认为可接受13。2 结果 2.1 病例特征 在本研究中,我们随机将 249 名入组患者分配到训练队列和验证队列,两组间多数特征差异无统计学意义(P 值均0.05),249 名入组患者的基本特征见(表 1)。2.2 预后因素的选择 从患者收集的预后因素中,使用具有交叉验证的LASSO 回归分析进行预测选择。在本研究中,选择是根据最小标准(左虚线),其中
15、选择了 5 个非零系数,包括年龄、N 期、M 期、肠梗阻、术前前白蛋白(见图 1)。2.3 列线图的构建 为了建立预测模型,采用lasso回归模型对年龄、N 期、M 期、肠梗阻、术前前白蛋白。五个变量进行多变量 cox 回归分析(见表 2),将上述预后因素纳入模型中,并用列线图表示(见图 2)。2.4 测试列线图的性能 在训练队列中,1、3、5 年生存率的 AUC 为 0.951、0.921 及 0.872,而在验证队列中,AUC 分别为 0.884、0.882 和 0.911。(图 3),预测患者术后生存的列线图校准曲线在训练队列和验证队列中表现出良好的一致性(图 4),训练队列和验证队列的
16、 C-index 分别为0.85 和 0.841(P12 无 45(18%)35(18%)10(20%)0.849 有 204(82%)164(82%)40(80%)T 分期 T1 10(4%)6(3%)4(8%)0.211 T2 15(6%)11(6%)4(8%)T3 144(58%)121(61%)23(46%)T4a 71(29%)54(27%)17(34%)T4b 9(4%)7(4%)2(4%)N 分期 N0 142(57%)113(57%)29(58%)0.977 N1a 20(8%)17(9%)3(6%)N1b 35(14%)27(14%)8(16%)N2a 29(12%)23(1
17、2%)6(12%)N2b 23(9%)19(10%)4(8%)M 分期 M0 239(96%)192(96%)47(94%)0.425 M1 10(4%)7(4%)3(6%)肿瘤大小(IQR)18(8.45,48)18(8.6,46.75)23(8.49,54)0.528 病理蜡块数目(IQR)12(11,15)12(11,14)12.5(11,15)0.594 体重(IQR)60(51,69)60(51.5,68.5)60(50.25,69.5)0.871 吸烟 无 214(86%)167(84%)47(94%)0.108 有 35(14%)32(16%)3(6%)饮酒 无 230(92%)
18、182(91%)48(96%)0.38 有 19(8%)17(9%)2(4%)术前肠梗阻 无 227(91%)182(91%)45(90%)0.781 有 22(9%)17(9%)5(10%)糖尿病 无 228(92%)183(92%)45(90%)0.582 有 21(8%)16(8%)5(10%)wbc(IQR)5.91(4.82,7.33)5.99(4.81,7.23)5.84(4.86,7.78)0.774 neut(IQR)3.61(2.82,4.82)3.61(2.84,4.77)3.52(2.7,5.46)0.961 lymph(IQR)1.47(1.15,1.97)1.47(1
19、.16,1.98)1.48(1.1,1.85)0.67 mono(IQR)0.39(0.3,0.5)0.4(0.3,0.5)0.38(0.3,0.5)0.791 rbcMeanSD 4.210.64 4.220.65 4.180.64 0.693 hcg(IQR)116(89,136)117(89,136)110.5(90,134.5)0.66 hct(IQR)35.6(29.2,41.3)35.9(29.3,41.3)33.95(28.68,41.38)0.624 mcv(IQR)86.1(77.3,90.4)86.5(77.6,90.45)84.25(76.62,89.55)0.641 p
20、lt(IQR)235(180,307)230(177.5,306)238.5(192.25,317.75)0.52 pct(IQR)0.27(0.22,0.34)0.27(0.22,0.34)0.27(0.22,0.34)0.61 pdw(IQR)13.2(11.7,15)13.4(11.7,15.1)12.35(11.43,13.83)0.046 mpv(IQR)11(10.2,12)11.1(10.3,12.1)10.75(10.12,11.57)0.069 ret(IQR)0.05(0.04,0.07)0.05(0.04,0.07)0.05(0.04,0.06)0.84 pt.sec(I
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 评估 结肠癌 患者 术后 生存 线图 模型 建立 验证
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。