基于SEER数据库的宫颈腺癌特异性预后分析及列线图模型构建

目的分析HPV感染相关型(HPVA)和非HPV感染相关型(NHPVA)的独立预后因素,构建并验证预测患者癌症特异性生存率(CSS)的列线图。方法回顾性分析SEER数据库中2004年~2015年确诊的1219例HPVA和701例NHPVA患者的临床资料并对其病历资料进行回顾性分析。构建单因素及多因素COX回归模型,分析临床病理因素对宫颈腺癌患者预后的影响。绘制列线图评估多指标联合预测疾病进展的价值。采用一致性指数(C-index)、受试者工作特征(ROC)曲线及校准图评价模型的预测精度及判别能力。采用Kaplan-Meier曲线进行生存分析。结果HPVA患者的多因素COX回归分析结果显示发病年龄,肿瘤分化程度,肿瘤大小,TNM分期,FIGO分期,手术范围,及辅助治疗方式是CSS的独立影响因素。NHPVA患者的多因素COX回归分析结果显示发病年龄,肿瘤分化程度,肿瘤大小,M分期,FIGO分期,手术范围,淋巴结清扫与否是CSS的独立影响因素。构建了HPVA和NHPVA的个体化预测生存率列线图,一致性指数分析结果显示列线图具有良好的区分度。结论基于SEER数据库确立了HPVA和NHPVA患者的独立预后因素,列线图预测效果良好,具有快速准确评估患者生存预后的应用价值。