结合淋巴结比率来开发术后胃神经内分泌瘤患者的预后模型
Wen Liu1, Hong-Yu Wu2, Jia-Xi Lin2
1Department of Gastroenterology, Changzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine, Changzhou 213000, Jiangsu Province, China.
World journal of gastrointestinal oncology
|August 22, 2024
概括
较高的淋巴结比率 (LNR) 与胃神经内分泌瘤 (NEN) 患者的疾病特异性存活率 (DSS) 较差有关. 随机生存森林 (RSF) 模型显示,与传统分期方法相比,预测准确度更高.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 手术病理学手术病理学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 淋巴结比率 (LNR) 是各种癌症的重要预后因素.
- 关于LNR在胃神经内分泌瘤 (NENs) 的预后价值的研究有限.
研究的目的:
- 评估LNR在切除胃NENs的患者的预后意义.
- 开发和验证使用LNR的疾病特异性生存率 (DSS) 的预测模型.
主要方法:
- 使用了来自SEER数据库 (培训/验证集) 和单一机构队列 (测试集) 的数据.
- 采用了考克斯回归,随机生存森林 (RSF) 和考克斯比例危险 (CoxPH) 模型.
- 与第八版AJCC TNM分期系统相比,模型性能进行了比较.
主要成果:
- 在胃NEN患者中,LNR被确定为DSS的独立预后因素.
- 与测试组中的CoxPH (0.744) 和AJCC TNM (0.723) 相比,RSF模型显示出更好的预测性能 (C指数为0.769).
- RSF模型显示了良好的校准,临床效用和有效的风险分层.
结论:
- 升高的LNR与术后胃NEN患者的DSS降低相关.
- 该RSF模型为胃NEN提供了比现有方法更好的预后预测,具有潜在的临床适用性.
