多参数联合分析终末期肿瘤生存概率预测模型的建立及应用

来源 :天津中医药大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:houduo
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终末期肿瘤患者的个体化生存时间预测,一直是临床医师和患者家属关注的重点难题。目前,能够在临床上广泛应用的无创、快速、安全的评估手段和技术相对缺乏,本研究旨在通过新算法建立个体化的生存预测模型,寻找最理想的血清学标志物组合,并利用血清学标志物及临床特异性离群症状,对终末期肿瘤患者进行个体化生存时间预测,建立简单、易操作的预测模型,为临床医师决策提供参考。  第一部分肿瘤性与非肿瘤性死亡患者住院生存情况对比分析  目的:  通过对肿瘤性、非肿瘤性死亡患者的一般情况、生化检查、症状评分等比较,寻找两者间的异同点,以及存在的特异性指标。  方法:  回顾性分析2011年01月01日至2016年09月30日于天津市人民医院住院天数不少于15天的肿瘤性、非肿瘤性死亡患者的一般情况、生化检查、症状评分。不同的数据类型,分别采用t检验、卡方检验、Kaplan-Meier法进行分析。  结果:  1、肿瘤性、非肿瘤性死亡者,年龄集中在60至75岁间,且男性发病率高于女性;  2、年龄小于60岁,非肿瘤性死亡患者,最易发生感染;  3、体重指数(BMI)对肿瘤性死亡患者具有影响,BMI水平越低,患者死亡可能性越大,而对非肿瘤性死亡患者无明显影响;  4、肿瘤性死亡患者血清CHE异于非肿瘤性死亡者,且低于极限正常值。结论:无论肿瘤性、非肿瘤性死亡患者,均有较高比例感染率,对于此类患者应重视预防院内感染及抗生素的使用;体重指数(BMI)以及血清CHE水平对肿瘤性死亡患者具有一定的特异性,可以作为预后评价的指标。  第二部分影响终末期肿瘤性死亡患预后的多因素分析  目的:  探讨影响终末期肿瘤患者的预后因素,为构建住院生存概率预测模型的建立提供依据。  方法:  对2011年01月01日至2016年09月30日于天津市人民医院住院死亡的肿瘤性患者回顾性分析,寻找影响患者生存、住院生存的相关因素。生存率的比较采用Kaplan-meier法进行单因素生存分析(Log-rank进行显著性检验),绘制生存曲线;采用Cox回归模型进行多因素分析。  结果:  1、肿瘤性患者年龄在60岁以下或75岁以上者,较其他年龄,更容易出现多处异位转移;  2、肺癌、肠癌患者比其他癌种患者,在临终前2周左右,易出现喜冷异常症状及行为;  3、手术患者有更长的1年、3年无疾病进展期,总体生存率也较未手术者高;  4、接受过综合治疗(生物治疗+放疗/化疗)的患者,1年、3年生存率高于对症支持治疗者;  5、入院时血清 CHE水平、是否喜冷、卡氏评分、体重指数(BMI)、营养状况风险指数(NRI)、中性粒细胞绝对值(NEUT#)对肿瘤性患者住院生存具有影响。结论:影响终末期肿瘤患者住院生存的影响因素较多,但对于肺癌、肠癌患者住院期间突然出现异常喜冷等症状行为,临床医师应及时和家属进行沟通。此外,结合临床实际情况,将年龄、喜冷、NEUT#、CHE、KPS评分、BMI、NRI等因素作为预测模型的相关变量。  第三部分终末期肿瘤患者预后模型的建立  目的:  通过建立终末期肿瘤预后模型的建立,为临床医师临床决策、医患沟通提供参考。方法:以Cox比例风险回归模型为基础,对影响终末期肿瘤患者住院生存的7个相关因素为变量,通过R语言构建列线图模型,并对预测模型进行内部一致性检验。将原始数据进行回代,与患者真实住院生存时间进行 ROC曲线对比。取相应的诊断点分数进行分组,并通过Kaplan-meier法进行生存分析,以进一步验证模型的准确性。同时,以实例应用方式阐述预测模型的使用方法。  结果:  终末期肿瘤生存概率预测模型具有较好的一致性(C-index=0.692),拟合度可。模型具有较好的诊断符合率,与真实情况对比,18天、31天预测ROC曲线下面积分别为0.705、0.766,且均有统计学意义(P<0.05)。通过对不同分数段患者的生存分析,发现相应的诊断分数下,具有较好的区分度。  结论:  本研究预测模型,具有科学性、易操作性、可读性等优点,能够为临床医师对住院的终末期肿瘤患者的生存概率预测提供参考,为进一步治疗方案的选择、家属沟通等提供有效支持。诚然,本预测模型还有待进一步优化。
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