开发和验证用于预测脑转移小细胞肺癌患者的存活率的诺姆图:基于SEER人口的分析

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医学统计 医学统计

背景情况:

• 小细胞肺癌 (SCLC) 与大脑转移 (BM) 在预后方面存在重大挑战.
• 准确的生存预测对于有效的患者管理和治疗规划至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证总生存率 (OS) 和癌症特异性生存率 (CSS) 的预后名录在SCLC患者的BM.
• 为了与已建立的TNM分期系统比较这些名录的疗效.

主要方法:

• 利用了SEER数据库 (2010-2015年) 的数据,用于患有BM的SCLC患者.
• 随机将患者分为培训 (n=1771) 和验证 (n=757) 队列.
• 采用考克斯回归分析来识别独立的预后因素和构造的诺姆图,评估AUC,校准曲线,DCA,NRI和IDI的性能.

主要成果:

• 确定了年龄,性别,种族,瘤大小,N阶段,其他转移的存在,化疗和放射治疗作为OS和CSS的独立预后因素.
• 与TNM分期系统相比,Nomograms在两个队列中都显示出更高的预测准确性 (AUC > 0.7) 和临床效用.
• 校准曲线证实了预测和观察到的生存结果之间的强烈一致.

结论:

• 成功开发和验证了SCLC患者的预后诺姆图.
• 这些名图为瘤学家提供了宝贵的工具,以改进预后评估.
• 这些工具可以帮助指导个性化的临床决策,以改善患者护理.