识别基于网络的可视化名谱,用于预测有限阶段小细胞肺癌患者的整体存活率
Min Liang1, Mafeng Chen2, Shantanu Singh3
1Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Maoming People's Hospital, Maoming, China. imtuaska@163.com.
Scientific reports
|September 11, 2023
概括
这项研究开发了一种预后模型,用于预测有限阶段小细胞肺癌 (SCLC) 患者的整体存活率. 经过验证的名录图和网络工具有助于个性化治疗决策,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 小细胞肺癌 (SCLC) 具有侵略性,预后不佳.
- 有限阶段SCLC (LS-SCLC) 的存活率很低 (5年:10-13%).
- 准确的预后模型对于LS-SCLC患者管理至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证LS-SCLC患者整体生存期 (OS) 的预后模型.
- 为了确定LS-SCLC的显著预后因素.
- 创建一个用户友好的工具,用于临床决策支持.
主要方法:
- 从SEER数据库 (2000-2018) 中对5463名LS-SCLC患者进行了回顾性分析.
- 多变量考克斯回归用于确定预后因素.
- 使用引导重新抽样和AUC/校准曲线进行内部验证.
主要成果:
- 八个临床参数被确定为OS的显著预后因素.
- 预测模型显示出强烈的歧视 (1年AUC:0.91培训,0.87验证).
- 校准曲线证实了预测和观察到的生存概率之间的良好一致.
结论:
- 为LS-SCLC OS开发了一种经过验证的nomogram和基于Web的预测器.
- 该工具可以帮助临床医生制定个性化治疗策略.
- 提高预后准确度可能会提高患者的护理和结果.


