乳腺癌患者预后评估模型的构建

• 作者: 宋效清 谢裕赛 邱雪杉
• 来源期刊: 大连医科大学学报
• 关键词: 乳腺癌 Cox回归模型 诺莫图
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 29-37
• 页数: 9页
• 分类号: R737.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11724/jdmu.2021.01.06

摘要

目的 筛选影响乳腺癌患者预后的预测因素,构建评价乳腺癌患者预后的模型.方法 SEER数据库获得2010—2015年间119779名乳腺癌患者的临床和随访数据,将所有病例随机分为70％(83854名)的训练集以及30％(35925名)的验证集.利用Lasso回归筛选出对预测乳腺癌患者预后有意义的预测因子,并构建Cox比例风险模型,利用受试者工作曲线(ROC曲线)分别在训练集以及验证集中评价模型的鉴别能力,并与单纯纳入TNM预后分期因素(原发肿瘤大小、区域淋巴结以及远处转移)以预测患者预后的准确性进行对比.利用校准图评价模型的准确性.结果 年龄、种族、肿瘤分级、肿瘤大小、分子分型、手术治疗、淋巴结状态、远处转移是能够预测患者生存的独立预测因子.在训练集中,1年、3年、5年ROC曲线下面积分别为0.840、0.812、0.797,在验证集中为0.712、0.707、0.684.当单纯纳入T N M预后因素时为0.738、0.714、0.693.1年、3年、5年校准图显示了模型具有良好的预测准确性.结论 与单纯依靠传统的TNM预后因素预测预后相比,该模型能够更准确的量化、评估患者的预后,可为医生、病人以及医疗政策制定者提供直观的信息.