在结直肠癌患者中预测淋巴结转移:开发和验证柱状图模型

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 癌症研究 癌症研究
• 临床预测模型临床预测模型

背景情况:

• 淋巴结转移 (LNM) 对结直肠癌 (CRC) 治疗计划至关重要.
• 准确预测LNM对于优化患者管理至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证结肠癌中淋巴结转移 (LNM) 的预测列图.
• 使用大规模数据库识别LNM的独立预测因子.

主要方法:

• 利用了监测,流行病学和最终结果 (SEER) 数据库 (2010-2019) 超过9万例结肠癌病例.
• 采用后勤回归,LASSO,和弹性网算法用于模型开发和验证.
• 使用ROC曲线下的面积 (AUC) 评估模型性能.

主要成果:

• 确定瘤位置,等级,年龄,瘤大小,T阶段,种族和CEA作为LNM的独立预测因素.
• 后勤回归模型的AUC达到0.708,显示出强大的预测能力.
• 开发的柱状图表显示了各种患者子组的良好适应性.

结论:

• 基于逻辑回归的验证列图可可靠地预测结肠癌患者的LNM.
• 这个工具帮助临床医生做出明智的治疗决策.
• 该模型在不同的人口统计和临床子组中表现强.