【摘 要】
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目的 构建可预测胆囊癌病人术后生存的列线图.方法 从美国国立癌症研究院“监测、流行病学和结果”(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库提取1975-2016年
【机 构】
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上海交通大学附属第一人民医院普外科,上海200080
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目的 构建可预测胆囊癌病人术后生存的列线图.方法 从美国国立癌症研究院“监测、流行病学和结果”(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库提取1975-2016年诊断为胆囊癌的3616例病人数据,随机分为训练集和验证集,使用机器学习和Cox模型构建列线图,并评估列线图的判别能力和预测精度.结果 机器学习方法和多因素Cox风险回归模型结果表明,年龄、肿瘤分级、T分期、M分期、肿瘤分期和淋巴结清扫数目是胆囊癌病人预后的影响因素(P＜0.05),以此建立列线图.ROC曲线下面积为0.825 (95％CI 0.810～0.841).验证集ROC曲线下面积为0.844(95％CI 0.819～0.868).验证校正曲线提示,观察值与预测值之间有良好的一致性.分层分析显示,在T3、T4期胆囊癌病人中,淋巴结清扫数目≥4枚与1～3枚对预后的影响差异无统计学意义(P=0.538);在T1、T2期胆囊癌病人中,淋巴结清扫数目≥4枚的病人较清扫1～3枚者有更好的预后,差异有统计学意义(P＜0.01).结论 列线图预后模型有较高的准确性,可为评估胆囊癌病人术后生存提供参考;T1、T2期胆囊癌病人增加淋巴结清扫数目相较于T3、T4期病人获益更多.
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