目的:本研究基于回顾性分析老年口咽癌患者的人口统计学、临床病理资料和生存模式,构建列线图模型并进行预后分析。方法:收集新疆医科大学第一附属医院2000年1月~2015年12月收治的老年口咽癌患者317例。按7∶3随机分成训练队列(n=221)...目的:本研究基于回顾性分析老年口咽癌患者的人口统计学、临床病理资料和生存模式,构建列线图模型并进行预后分析。方法:收集新疆医科大学第一附属医院2000年1月~2015年12月收治的老年口咽癌患者317例。按7∶3随机分成训练队列(n=221)和验证队列(n=96)两组。利用R语言进行Bonferroni校正后的χ2检验或Fisher精确概率检验比较训练集和验证集两组间变量分布;单因素和多因素Cox比例风险回归分析评估患者预后的独立危险因素并建立预测模型;采用后向归纳法结合绩效评价模型,并绘制受试者工作特征曲线和校准曲线分析模型识别及校准效能。结果:Cox比例风险回归分析表明,影响老年口咽癌患者预后生存的独立危险因素包括年龄、民族、婚姻状况、肿瘤分化程度、TN分期、手术、放化疗(P值均<0.05)。基于多元回归模型的输出概率,按照0.5界定高危、低危两组患者并绘制生存曲线,Kaplan-Meier分析表明低危组患者(<0.5)生存率均显著高于高危组(>0.5)患者(P<0.001)。在模型预测能力方面,训练队列受试者工作特征的曲线下面积(area under curve,AUC)为AUC1年=0.873,AUC2年=0.829,AUC3年=0.795,验证队列AUC1年=0.823,AUC2年=0.806,AUC3年=0.768,表明模型具有良好的判别能力。校准曲线也显示出模型整体拟合度良好,模型预测概率与实际观察结果匹配程度较高。结论:本研究系统分析了影响老年口咽癌患者的危险因素,并基于这些危险因素开发、验证老年口咽癌患者的临床预后。该预测工具可以帮助临床医生识别高危患者,并提前制定个性化的治疗方案。展开更多
文摘目的:本研究基于回顾性分析老年口咽癌患者的人口统计学、临床病理资料和生存模式,构建列线图模型并进行预后分析。方法:收集新疆医科大学第一附属医院2000年1月~2015年12月收治的老年口咽癌患者317例。按7∶3随机分成训练队列(n=221)和验证队列(n=96)两组。利用R语言进行Bonferroni校正后的χ2检验或Fisher精确概率检验比较训练集和验证集两组间变量分布;单因素和多因素Cox比例风险回归分析评估患者预后的独立危险因素并建立预测模型;采用后向归纳法结合绩效评价模型,并绘制受试者工作特征曲线和校准曲线分析模型识别及校准效能。结果:Cox比例风险回归分析表明,影响老年口咽癌患者预后生存的独立危险因素包括年龄、民族、婚姻状况、肿瘤分化程度、TN分期、手术、放化疗(P值均<0.05)。基于多元回归模型的输出概率,按照0.5界定高危、低危两组患者并绘制生存曲线,Kaplan-Meier分析表明低危组患者(<0.5)生存率均显著高于高危组(>0.5)患者(P<0.001)。在模型预测能力方面,训练队列受试者工作特征的曲线下面积(area under curve,AUC)为AUC1年=0.873,AUC2年=0.829,AUC3年=0.795,验证队列AUC1年=0.823,AUC2年=0.806,AUC3年=0.768,表明模型具有良好的判别能力。校准曲线也显示出模型整体拟合度良好,模型预测概率与实际观察结果匹配程度较高。结论:本研究系统分析了影响老年口咽癌患者的危险因素,并基于这些危险因素开发、验证老年口咽癌患者的临床预后。该预测工具可以帮助临床医生识别高危患者,并提前制定个性化的治疗方案。
