一种基于风险的竞争性名谱,用于预测 retroperitoneal leiomyosarcoma 患者癌症特异性生存率
Qian Fang1, Guojing Cai1, Guizeng Chen1
1Department of Gastrointestinal Surgery, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou 510080, China.
Heliyon
|June 14, 2023
概括
这项研究开发了一种名谱,用于预测瘤特异性存活率 (CSS) 的 retroperitoneal leiomyosarcoma (RLMS) 患者. 基于瘤特征和手术状态的诺莫图谱提供了比现有的分期系统更好的预测.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 手术瘤学手术瘤学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 逆皮带肌肉肉瘤 (RLMS) 是一种罕见且具有攻击性的疾病,需要准确的预后工具.
- 在RLMS患者中,癌症特异性死亡率受到各种预后因素的影响.
研究的目的:
- 开发一种基于风险的竞争性名谱,用于预测RLMS患者的癌症特异性生存率 (CSS).
- 评价开发的诺米图的临床实用性和预测准确性.
主要方法:
- 从监测,流行病学和最终结果 (SEER) 数据库中利用了788例RLMS (2000-2015年) 的数据.
- 采用Fine & Gray的竞争风险方法来识别CSS的独立预测因素.
- 开发并验证了一种用于预测1年,3年和5年的CSS的名ogram,包括决策曲线分析 (DCA).
主要成果:
- 瘤等级,大小,范围和手术状态被确定为CSS的显著独立预测因素.
- 开发的诺米图表表现出强大的预测能力和良好的校准.
- 决策曲线分析证实了名图的有利临床效用.
- 基于名图的风险分层系统显示,风险组之间存在明显的生存差异.
结论:
- 与AJCC第八阶段测试系统相比,开发的诺米图为RLMS患者提供了更准确的CSS预测.
- 这种工具可以帮助临床医生管理RLMS和分层患者风险.
- 需要进一步的验证和前性研究来确认其临床适用性.
