一个基于最小绝对收缩和选择运算子Cox回归在患有肺大细胞神经内分泌癌的患者的预后诺图

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 癌症流行病学 癌症流行病学
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 肺大细胞神经内分泌癌 (LCNEC) 是一种罕见的乳腺癌亚型,预后不佳.
• 了解LCNEC的流行病学,临床和预后特征至关重要.
• 准确的生存预测对于患者管理至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证肺性LCNEC患者整体存活期 (OS) 的预测性名谱.
• 在这个人群中确定OS的独立预后因素.

主要方法:

• 从美国SEER数据库中提取了1864名LCNEC患者的数据.
• 使用训练队列 (1308名患者) 构建了一个名图,并在单独的队列 (556名患者) 上验证.
• 最小绝对收缩和选择运算符 (LASSO) 考克斯回归确定了独立的预后因素.

主要成果:

• 确定了五个独立的因素,并纳入了为期3年和5年的OS nomogram.
• 该名录表显示出良好的辨别能力,一致性指数 (C指数) 值为0.716 (培训) 和0.708 (验证).
• 校准曲线显示预测和实际生存率之间存在很强的一致性.

结论:

• 开发的预后名录是一个有价值的工具,用于估计肺性LCNEC患者的整体生存率.
• 这个名图可以帮助临床医生预测患者的结果,并指导治疗策略.
• 在不同人群中进一步验证可能会提高其临床实用性.