基于SEER数据库建立未进行手术治疗的早发性前列腺癌患者临床预测模型
刘汉东1
贾韩宇1
王静2
张利平1
1.山东第二医科大学公共卫生学院,山东潍坊 2610532.青岛市疾病预防控制中心地方病与寄生虫病防制所,山东青岛 266033
摘要：目的:探讨非手术治疗的早发性前列腺癌(PCa)患者预后的危险因素,构建并验证列线图用以预测未进行手术治疗的早发性PCa患者的总生存期(OS).方法:从美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库中获取2010-2015年间未进行手术治疗的18～55岁PCa患者数据.将患者数据集按照7∶3比例划分为训练集和验证集,纳入年龄、种族、婚姻状况、Gleason评分、前列腺特异抗原(PSA)等8个因素,通过单因素Cox回归分析筛选有意义的变量,并将这些变量纳入多因素Cox回归分析中.采用逐步回归法选择对OS影响最大的因素,并使用R软件构建列线图模型.通过绘制受试者工作特征曲线(ROC)和校准图验证模型的准确性和预测能力,并通过决策曲线分析(DCA)评估模型的临床获益.结果:共有8 212例患者符合标准,并被随机分配到训练集(n=5 752)和验证集(n=2 460),两组数据间无统计学差异(P均＞0.05).通过单因素和多因素Cox回归分析后,确定了婚姻状况、N分期、M分期、放疗、PSA和Gleason评分6个因素与PCa患者OS关联最紧密,并基于这些因素构建了列线图模型.模型在训练集和验证集的C指数分别为0.802和0.794,ROC曲线下面积(AUC)训练集1、3、5年为0.851、0.855和0.855,验证集1、3、5年为0.694、0.860和0.832.校准图显示模型预测值与实际值之间具有良好的一致性.在DCA中,模型表现出良好的临床应用价值.结论:以基于婚姻状态、放疗、M分期、N分期、PSA以及Gleason评分6个因素构建的未进行手术治疗的早发性PCa患者列线图预测模型具有一定的参考价值,若未来对大样本和多中心样本进行前瞻性研究,则有望成为临床医生治疗参考的有效工具.
关键词：监测、流行病学和最终结果早发性前列腺癌列线图预测模型
分类号：R737.25(泌尿生殖器肿瘤)
论文发表日期：2025-05-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 412-420 )
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