换一批基于SEER数据库肺癌远处转移患者预后分析及建模研究
Prognostic Analysis and Modeling of Patients with Distant Metastasis of Lung Cancer Based on SEER Database
摘要目的 挖掘肺癌远处转移患者人群预后因素并建模,帮助该患病人群提升预后质量,辅助临床诊疗.方法 下载 2010-2015 年美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结果(SEER)数据库中肺癌患者临床病理学、人口统计学、治疗及辅助检查与评价信息,应用PSM分组技术,筛选出目标研究对象,应用Cox单因素和多因素分析,筛选肺癌远处转移患者人群预后因素.按 7∶3 分为训练组与验证组,据此构建Nomogram预测模型实现因子应用价值,应用受试者操作特征(ROC)曲线、校准曲线评估模型可靠性,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值,风险分层研究评价模型应用意义,KM评价风险分层结果.结果 PSM分组技术使得各项基线特征SMD中,有 87.5%小于或在 0.1 附近(0.015 以内),数据偏倚性得到了有效消除;24 个预测因子筛选结果覆盖全面,其中淋巴领域预测因子表现突出,首次加入评价体系字段进入肺癌远处转移患者预后研究;ROC曲线提示模型预测结果为 0.781～0.815,具有较好区分度,且校准曲线显示预测模型与理想模型拟合良好,DCA显示出临床净获益良好,1～5 年生存率区间可覆盖(0.24～0.84);风险分层效果显著,P＜0.0001,KM结果具有统计学意义.结论 基于临床病理学、人口统计学、治疗及辅助检查与评价信息因素构建的肺癌远处转移多维度综合性Nomogram模型及风险分层具有可靠的预测性能及临床实用价值,对临床上实施个体化预测生存时间及制定诊疗计划、护理方案具有重要参考意义.
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分类号
R734.2（呼吸系肿瘤）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-1959.2026.04.009
发布时间
2026-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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