在儿童肝细胞母细胞瘤患者的个性化生存评估中开发和验证基于名录的模型
Weiming Chen1, Ling Zhang1, Bing Zhang1
1Department of General Surgery, Fujian Children's Hospital (Fujian Branch of Shanghai Children's Medical Center), College of Clinical Medicine for Obstetrics & Gynecology and Pediatrics, Fujian Medical University, Fuzhou, China.
Translational cancer research
|March 14, 2024
概括
这项研究开发了准确的诺姆图模型,以预测儿科肝细胞母细胞瘤 (HB) 患者的整体存活率 (OS) 和癌症特异性存活率 (CSS). 这些工具有助于个性化治疗和风险分层,以改善临床决策.
科学领域:
- 儿科瘤学 儿科瘤学
- 癌症流行病学 癌症流行病学
- 临床预测建模临床预测建模
背景情况:
- 肝母细胞瘤 (HB) 是儿童的主要肝癌,呈现为胚胎恶性瘤.
- 准确的生存预测对于有效管理儿科HB至关重要.
- 现有的模型可能无法完全捕捉HB预后的复杂性.
研究的目的:
- 开发和验证临床预测模型,以评估儿科肝细胞母细胞瘤 (HB) 患者的整体存活率 (OS) 和癌症特异性存活率 (CSS).
- 确定影响HB病毒生存结果的关键预后指标.
- 为临床医生提供增强风险分层和个性化治疗决策的工具.
主要方法:
- 对HB病例的监测,流行病学和最终结果 (SEER) 数据库 (2010-2019) 的回顾性分析.
- 数据包括临床病理特征,治疗方法和生存结果.
- 使用单变量和多变量考克斯回归模型来确定OS和CSS的预后因素,使用AUC-ROC,校准图和C指数评估模型性能.
主要成果:
- 多变量考克斯回归确定了年龄,手术和化疗作为OS和CSS的独立预后因素.
- 瘤大小是OS的重要预测因素.
- 诺米图模型显示出高准确性,AUC值为1年,3年和5年的正常寿命分别为0.915,0.846和0.847.
- 对于CSS的AUC值也很强,校准图表证实了模型的准确性.
结论:
- 已经成功开发和验证了基于名录的用户友好的模型,用于预测儿科HB患者的OS和CSS.
- 这些模型有助于准确的生存评估和个性化的风险分层.
- 经过验证的工具支持改善肝细胞瘤管理中的临床决策.
