基于更全面变量预测小细胞肺癌2年生存率的列线图模型构建

目的基于更加全面广泛变量构建一个新的预测小细胞肺癌(SCLC)预后的列线图模型。方法回顾性收集2015年1月至2018年12月山西医科大学附属肿瘤医院经病理证实为SCLC的722例患者资料,其中男592例,女130例,年龄23~82(61±9)岁。使用随机种子数133将患者分为训练集(422例)和验证集(300例)。使用Kaplan-Meier法进行生存分析,单因素使用Log-rank检验分析临床变量对SCLC预后的影响,将单因素分析中P<0.05的变量纳入多因素Cox回归模型,基于多因素分析中P<0.05的变量绘制列线图,使用受试者工作特征(ROC)曲线、整合布莱尔评分(IBS)以及决策曲线(DCA)评价模型的区分能力、预测误差值和临床净收益,并与美国癌症联合委员会提出的第8版TNM分期进行比较。结果男性、单核粒细胞计数(MON)异常、神经元特异性烯醇化酶(NSE)异常、细胞角蛋白19片段(Cyfra211)异常、M1a期、M1b期、M1c期、放疗、化疗≥4周期和预防性脑照射(PCI)是SCLC预后的影响因素[HR值(95%CI)分别为1.39(1.00~1.92)、1.29(1.02~1.63)、1.41(1.11~1.80)、2.02(1.48~2.76)、1.09(0.77~1.55)、1.44(0.94~2.22)、2.01(1.49~2.71)、0.75(0.57~0.98)、0.40(0.31~0.51)和0.42(0.26~0.68);均P<0.05)]。基于以上变量建立列线图模型,曲线下面积(AUC)在训练集和验证集中分别为0.814(95%CI:0.765~0.862)和0.787(95%CI:0.725~0.849),高于第8版TNM分期[0.616(95%CI:0.558~0.674)和0.648(95%CI:0.581~0.715)];校准曲线表明其预测SCLC的2年生存率与实际具有较好的一致性;IBS表明其较TNM分期具有更小的预测误差值(训练集:0.132比0.169;验证集:0.138比0.169);DCA表明其较TNM分期有更宽的阈值范围(训练集:0.01~0.96比0.01~0.85,验证集:0.01~0.94比0.01~0.86)和更高的临床净获益(训练集:列线图在0.19~0.96阈值范围内获益高于TNM分期;验证集:列线图在0.19~0.94阈值范围内获益高于TNM分期)。结论本研究建立的基于性别、MON、NSE、Cyfra211、M分期、放疗、化疗周期和PCI共8个变量的SCLC 2年生存率列线图模型,能够为SCLC更准确的预后评估和治疗方案的选择提供参考。