【摘 要】
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目的 目前,在全球范围内,肺癌的发病率高居首位,随着现代影像学技术的进步,脑转移（brainmetastasis,BM）的检出率也在不断地提高,脑转移的出现给临床工作带来许多挑战,因此肺癌脑转移越来越引起人们的重视,而预测脑转移的有效的模型却很少。本研究拟建立一个全新的模型和列线图来预测肺癌患者脑转移发生的概率,从中发现脑转移风险高的患者,从而较好地指导临床医生的工作,并使得患者受中获益。方法 我
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目的 目前,在全球范围内,肺癌的发病率高居首位,随着现代影像学技术的进步,脑转移（brainmetastasis,BM）的检出率也在不断地提高,脑转移的出现给临床工作带来许多挑战,因此肺癌脑转移越来越引起人们的重视,而预测脑转移的有效的模型却很少。本研究拟建立一个全新的模型和列线图来预测肺癌患者脑转移发生的概率,从中发现脑转移风险高的患者,从而较好地指导临床医生的工作,并使得患者受中获益。方法 我们研究的所有统计分析均由R软件和SPSS22.0完成。本研究从选取1975—2016年美国国立癌症研究所监测、流行病学和结果数据库（Surveillance,Epidemiology,and Ed Rn esults,SEER）中提取58514例肺癌病例,将所有患者按照7:3的比列分配到训练队列和验证队列中,其中训练集中包含40962名患者,验证集中包含的17552名患者,该分类的过程是完全随机的。卡方检验用于比较训练集和测试集之间的变量。在单变量分析中,我们应用Kaplan-Meier方法和log-rank检验比较了脑转移患者和非脑转移患者之间的总生存期（overallsurvival,OS）和肺癌特异性生存期（cancerspecificsurvival,CSS）。将单变量分析中p值<0.05的变量进一步整合到多元logistic回归分析中,以此确定了肺癌患者脑转移的独立危险因素。我们在此基础上利用rms包在R软件中建立了一个预测模型,并使用SEER数据库对该模型进行内部验证。此外我们还计算了训练队列和验证队列的一致性指数（Consistencyindex,C-index）,以此对模型的预测和判别性能进行了评价。C指数的值应该在0.5到1.0之间,0.5表示随机,1.0表示完全正确的判别。同时本研究绘制了受试者工作曲线（receiver operatingcharacteristiccurve,ROC）,显示各风险因子的预测能力和独立脑转移相关因子组合模型,并列出曲线下面积（areaunderthecurve,AUC）值,较高的AUC具有较高的预测能力。利用校准曲线进一步评价的临床价值,P值<0.05（双侧）具有统计学意义。结果 单因素和多因素Cox回归分析显示年龄,种族,婚姻状况,组织学类型,等级,T期,N期,部位,肿瘤大小,淋巴结,手术,化学疗法,骨转移,肝转移为影响脑转移的14个独立的危险因素（P<0.05）。本研究基于上述14个危险因素通过可视化分析构建预测模型,训练队列和验证队列的C指数分别为0.079（95%CI0.656-0.844）和0.079（95%CI0.666-0.846）。ROC曲线结果显示训练队列和验证队列的AUC分别为0.826和0.829,表明本模型具有较高的预测效能。校准图显示本研究构建的预测模型预测脑转移和实际脑转移之间具有良好的一致性。结论 本研究基于多因素Cox回归分析构建的预测模型有较好的预测能力,同时具有较高的区分度和精准度,临床价值高,借助该预测模型能够实现对高危人群的筛选和个体化的判断,较好地帮助临床医生做出决策,同时对于患者诊疗方案的制定具有重要意义。
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