乳腺癌患者预后评估模型的构建

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TNM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。

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