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基于SEER数据库的皮肤Merkel细胞癌预后分析

潘如菁 张璃 林孝华 李智铭 刘晶晶

潘如菁, 张璃, 林孝华, 李智铭, 刘晶晶. 基于SEER数据库的皮肤Merkel细胞癌预后分析[J]. 中华全科医学, 2020, 18(6): 1030-1034. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.001420
引用本文: 潘如菁, 张璃, 林孝华, 李智铭, 刘晶晶. 基于SEER数据库的皮肤Merkel细胞癌预后分析[J]. 中华全科医学, 2020, 18(6): 1030-1034. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.001420
PAN Ru-jing, ZHANG Li, LIN Xiao-hua, LI Zhi-ming, LIU Jing-jing. Analysis of prognostic factors for Merkel cell carcinoma based on SEER database[J]. Chinese Journal of General Practice, 2020, 18(6): 1030-1034. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.001420
Citation: PAN Ru-jing, ZHANG Li, LIN Xiao-hua, LI Zhi-ming, LIU Jing-jing. Analysis of prognostic factors for Merkel cell carcinoma based on SEER database[J]. Chinese Journal of General Practice, 2020, 18(6): 1030-1034. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.001420

基于SEER数据库的皮肤Merkel细胞癌预后分析

doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.001420
基金项目: 

国家自然科学基金(81703105)

详细信息
    通讯作者:

    刘晶晶,E-mail:liujingjing312@126.com

  • 中图分类号: R739.5;R730.7;R73-31

Analysis of prognostic factors for Merkel cell carcinoma based on SEER database

  • 摘要: 目的 确定皮肤Merkel细胞癌的预后因素,并构建列线图预测经手术切除的Merkel细胞癌患者的肿瘤特异性生存率。 方法 从美国国立癌症研究所的监测、流行病学、结果(SEER)数据库中收集1 271例患者,按7∶3比例采用随机数字表法分为建模组(891例)和验证组(380例)。采用单因素及多因素Cox回归分析确定预后影响因素,并将这些因素用于构建Merkel细胞癌患者的肿瘤特异性生存率的列线图。通过一致性指数(C-index)、曲线下面积(AUC)和校准曲线评价Cox比例风险模型的区分度和一致性,最后将模型的预测效果和传统TNM分期系统进行对比。 结果 Cox回归分析显示,年龄、性别、肿瘤大小、N分期、M分期和癌症特异性生存率相关,而种族、婚姻状况和放疗对肿瘤特异生存率没有显著影响。利用上述预后因素构建的列线图表现出比传统TNM分期更好地预测效果:建模组使用新模型预测,C指数为0.761,而使用TNM分期系统的C指数为0.711;新模型的AUC在建模组和验证组中均高于TNM分期。同时,2组的校准曲线一致性良好。 结论 本次构建的列线图在预测经手术切除的Merkel细胞癌患者生存率方面的效果优于第8版TNM分期系统,有助于临床医师对患者预后进行评估及个体化治疗。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2019-12-30
  • 网络出版日期:  2022-08-06

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