TY -的A2 -郑,大理盟商,小玲AU - Yu,海宁AU -林,Jiamao AU - Li Zhenxiang盟——赵,成龙主演盟——太阳,剑盟——王,Haiyong PY - 2020 DA - 2020/05/20 TI -一种新的列线图包括与生存阶段可以更好地预测非小细胞肺癌患者接受手术:一项大型的以人群为基础的研究SP - 7863984六世- 2020 AB - 客观的。在本研究中，我们旨在建立一种新的nomogram模型来预测非小细胞肺癌(NSCLC)手术患者的生存率，该模型优于目前美国癌症联合委员会(American Joint Committee on Cancer, AJCC)分期。 患者和方法。从2010年到2015年的监测流行病学和最终结果(SEER)数据库中筛选出了19617名最初诊断为NSCLC的患者。这些患者被随机分为两组，包括训练组和验证组。采用Cox比例风险模型分析不同变量对总生存(OS)的影响。然后利用R软件3.4.3版本，结合一些临床参数构建nomogram和风险分类系统。在得到多元回归系数后，用nomogram将回归方程可视化。利用一致性指数(C-index)和校准曲线对nomogram进行验证。受试者工作特征(ROC)曲线用于评价nomogram的临床应用价值。 结果。单因素和多因素分析表明，七个因素包括年龄、性别、分期、组织学、手术和阳性淋巴结( P < 0.001 )是OS的独立预测因子。其中分期(C-index = 0.615)、阳性淋巴结(C-index = 0.574)、组织学(C-index = 0.566)、年龄(C-index = 0.563)、性别(C-index = 0.562)对OS的预测能力较强。在此基础上，利用nomogram建立了预测模型并进行了验证。标定曲线显示实际OS与预测OS具有良好的一致性。决策曲线显示了nomogram的临床应用价值。然后建立风险分类系统，将NSCLC患者分为高危组和低危组。Kaplan-Meier曲线显示，两组OS在训练队列中被准确区分( P < 0.001 )。然后，我们在验证队列中验证了这个结果，也表明高风险组的患者比低风险组的生存率更差。 结论。结果证明nomogram模型在预测非小细胞肺癌手术患者的生存期方面优于AJCC期。这些工具可能有助于临床医生评估手术患者的预后指标。SN - 1687-8450 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7863984 DO - 10.1155/2020/7863984 JF -肿瘤学杂志PB - Hindawi KW - ER -