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【目的】
通过对SEER数据库中原发性膀胱尿路上皮癌并接受手术治疗患者的临床病理资料进行回顾性分析，探究不同临床病理因素的预后预测价值，并通过构建列线图预测患者生存率，以指导临床预后判断和治疗决策。
【方法】
收集SEER数据库中2004-2015年确诊的原发性膀胱尿路上皮癌并接受手术治疗的89931例患者的临床病理和生存时间等随访资料，研究的终点事件为任何原因引起的死亡。根据年龄、肿瘤分级、分期、种族等因素对病例进行分组，通过Kaplan-Meier法绘制生存曲线并进行Log-rank检验比较各组生存率差异。通过卡方检验进行分类资料的组间比较。通过倾向性评分匹配减少组间临床病理特征差异。采用COX模型进行单因素及多因素分析得到独立预后因素，基于独立预后因素构建预测模型并绘制3年、5年生存率列线图，并通过内部及外部检验评价该模型预测准确性。
【结果】
入组患者年龄范围5-109岁，平均年龄71.15岁，中位确诊年龄为72岁。平均随访时间41.26个月，中位随访时间30个月，发生终点事件36043例，删失病例53888例，中位生存时间95个月。通过K-M法绘制生存曲线并进行Log-rank检验，结果提示年龄、肿瘤位置、种族、病理分级、TNM分期、淋巴结清扫情况与患者预后相关，其中年龄越大、分级越高、分期越晚的患者预后越差。肿瘤位于输尿管口预后较其他位置好，多发肿瘤预后较差。黑色人种预后较其他种族差。通过倾向性评分匹配均衡其他混杂因素后，接受淋巴结清扫的患者预后优于未接受淋巴结清扫的患者。COX单因素分析提示婚姻、种族、年龄、肿瘤位置、肿瘤TNM分期、T分期、N分期、M分期、肿瘤分级、是否行淋巴结清扫10个因素与膀胱尿路上皮癌预后相关。多因素分析结果提示种族、年龄、肿瘤位置、T分期、N分期、M分期、肿瘤分级、是否行淋巴结清扫8个因素是膀胱尿路上皮癌患者的独立预后因素。将入组病例按7:3的比例随机拆分为建模组和验证组，基于多因素分析得到的8个的独立预后因素，利用建模组构建列线图，经验证组外部检验，该列线图一致性指数为0.766（95%CI:0.7635-0.7685）。3年和5年生存率校准曲线与标准曲线较为接近，提示该预测模型具有较高预测准确度。通过列线图计算所有患者预后指数，并根据预后指数分为低危组、中危组、中高危组和高危组。将患者按不同TNM分期分层，并于各层内探究不同危险程度与患者生存率的关系，结果提示通过预后指数进行危险程度分组能在TNM分期的基础上进一步评估膀胱尿路上皮癌患者的预后。
【结论】
多因素分析显示种族、年龄、肿瘤位置、T分期、N分期、M分期、肿瘤分级、是否行淋巴结清扫是膀胱尿路上皮癌患者的独立预后因素。基于这8个因素构建的列线图在预测患者3年和5年生存率方面有较高的准确度，是一种简便、可靠的预后预测模型，可指导临床决策并为患者提供个体化治疗。
通过对SEER数据库中原发性膀胱尿路上皮癌并接受手术治疗患者的临床病理资料进行回顾性分析，探究不同临床病理因素的预后预测价值，并通过构建列线图预测患者生存率，以指导临床预后判断和治疗决策。
【方法】
收集SEER数据库中2004-2015年确诊的原发性膀胱尿路上皮癌并接受手术治疗的89931例患者的临床病理和生存时间等随访资料，研究的终点事件为任何原因引起的死亡。根据年龄、肿瘤分级、分期、种族等因素对病例进行分组，通过Kaplan-Meier法绘制生存曲线并进行Log-rank检验比较各组生存率差异。通过卡方检验进行分类资料的组间比较。通过倾向性评分匹配减少组间临床病理特征差异。采用COX模型进行单因素及多因素分析得到独立预后因素，基于独立预后因素构建预测模型并绘制3年、5年生存率列线图，并通过内部及外部检验评价该模型预测准确性。
【结果】
入组患者年龄范围5-109岁，平均年龄71.15岁，中位确诊年龄为72岁。平均随访时间41.26个月，中位随访时间30个月，发生终点事件36043例，删失病例53888例，中位生存时间95个月。通过K-M法绘制生存曲线并进行Log-rank检验，结果提示年龄、肿瘤位置、种族、病理分级、TNM分期、淋巴结清扫情况与患者预后相关，其中年龄越大、分级越高、分期越晚的患者预后越差。肿瘤位于输尿管口预后较其他位置好，多发肿瘤预后较差。黑色人种预后较其他种族差。通过倾向性评分匹配均衡其他混杂因素后，接受淋巴结清扫的患者预后优于未接受淋巴结清扫的患者。COX单因素分析提示婚姻、种族、年龄、肿瘤位置、肿瘤TNM分期、T分期、N分期、M分期、肿瘤分级、是否行淋巴结清扫10个因素与膀胱尿路上皮癌预后相关。多因素分析结果提示种族、年龄、肿瘤位置、T分期、N分期、M分期、肿瘤分级、是否行淋巴结清扫8个因素是膀胱尿路上皮癌患者的独立预后因素。将入组病例按7:3的比例随机拆分为建模组和验证组，基于多因素分析得到的8个的独立预后因素，利用建模组构建列线图，经验证组外部检验，该列线图一致性指数为0.766（95%CI:0.7635-0.7685）。3年和5年生存率校准曲线与标准曲线较为接近，提示该预测模型具有较高预测准确度。通过列线图计算所有患者预后指数，并根据预后指数分为低危组、中危组、中高危组和高危组。将患者按不同TNM分期分层，并于各层内探究不同危险程度与患者生存率的关系，结果提示通过预后指数进行危险程度分组能在TNM分期的基础上进一步评估膀胱尿路上皮癌患者的预后。
【结论】
多因素分析显示种族、年龄、肿瘤位置、T分期、N分期、M分期、肿瘤分级、是否行淋巴结清扫是膀胱尿路上皮癌患者的独立预后因素。基于这8个因素构建的列线图在预测患者3年和5年生存率方面有较高的准确度，是一种简便、可靠的预后预测模型，可指导临床决策并为患者提供个体化治疗。