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非转移性原发性骨肉瘤生存预测模型建立及验证——基于SEER 数据库的研究 2025年 SEER 数据库分析非转移性原发性骨肉瘤预后相关因素,建立并验证非转移性原发性骨肉瘤患者生存预测模型。方法回顾分析2000年至2019年,SEER 数据库中病理诊断为骨肉瘤且原发性、非转移性的患者资料。按时间顺序将总体分为2004年至2009年为建模组、2010年至2015年为验证组,使用交叉验证(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选变量,将筛选出的变量纳入多因素COX回归分析,确定与结局事件独立相关的因素,建立并验证非转移性原发性骨肉瘤生存预测模型。根据列线图计算患者总得分,使用X-tile软件区分最佳截断值,把总体分为低、中、高风险3组,进行K-M生存分析。结果40~59岁vs.年龄≤19岁组,HR 2.076,95%CI(1.467~2.983)(P<0.001)、≥60岁vs.年龄≤19岁组,HR 2.996,95%CI(1.904~4.731)(P<0.001)。GradeⅢvs.GradeⅠ,HR 3.514,95%CI(1.514~8.153)(P=0.003)、GradeⅣvs.GradeⅠ,HR 2.914,95%CI(1.272~6.675)(P=0.011)。分期Regional vs.Localized,HR 1.603,95%CI(1.198~2.145)(P=0.001)。非手术组vs.手术组,HR 2.166,95%CI(1.293~3.629)(P=0.003)。确定与生存预后独立相关的变量为年龄、分级、分期及手术并构建nomogram列线图,计算建模组N次K折交叉验证时间-AUC值及验证组的时间-AUC值,75%结果>0.7,评估模型具有良好的区分度,绘制建模及验证组1年、3年、5年的校准曲线,提示预测与实际具有较高的一致性。计算出每例患者的nomogram总分,使用X-tile软件进行最佳截断值的划分,将总体分为低风险组:0~121分,中风险组:130~135分,高风险组:139~256分,3组K-M分析显示生存差异有统计学意义,P<0.0001。结论利用SEER 数据库对非转移性原发性骨肉瘤患者进行生存预后分析,建立了1年、3年、5年的生存预测模型,使用该模型有助于临床计算生存率,以便加强管理,进一步改善疾病的预后。关键词：骨肉瘤 列线图 原发性 非转移性 基于SEER 数据库的下咽鳞状细胞癌患者预后列线图模型构建及验证 2025年 SEER 数据库下载和提取2010年1月至2015年12月下咽癌患者的临床资料,随机分为建模组和验证组,最小绝对值选择与收缩算子(lasso)回归对自变量进行筛选,最小误差处自变量个数为7,进行多因素Cox回归,选择向后LR法筛选自变量,最终纳入5个自变量,包括:T分级、M分级、年龄、骨转移、AJCC分期,构建预后模型A;建模组通过lasso回归筛选自变量,选择1se处自变量个数为3,包括:T分级、M分级、年龄,构建预后模型B;构建T分级、N分级、M分级模型定义为模型C,通过不同模型间相互比较,选择最佳模型。构建列线图预测下咽癌患者1年、3年、5年的生存概率,采用一致性指数(c-index)、校准曲线、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(AUC)评估模型的区分度及准确度,临床决策曲线评估模型的临床适用价值。结果共纳入1941例患者,包括建模组(n=1370)和验证组(n=571)。将模型A与模型B进行对比,P>0.05,模型A赤池信息准则(AIC=9844.6406)大于模型B赤池信息准则(AIC=9801.332),故选择模型B为下咽癌预后模型。经lasso回归和Cox回归分析表明,T分级、M分级、年龄是影响下咽癌的独立危险因素。模型B建模组和验证组的c-index分别为0.66(95%CI:0.63~0.68)和0.66(95%CI:0.62~0.69),建模组1年、3年、5年对应的ROC曲线AUC分别为0.699、0.692、0.693;验证组1年、3年、5年对应的ROC曲线AUC分别为0.698、0.667、0.677,建模组和验证组的AUC结果表明,该列线图具有良好的准确性。校准曲线表明观察值和预测值一致。结论T分级、M分级、年龄是下咽癌患者预后的独立影响因素,构建的列线图比传统的TNM分期系统具有更好的临床应用价值。关键词：下咽肿瘤 总生存率 Ⅱ期结肠癌患者临床特征与预后的相关性研究:基于SEER 数据库 2025年 SEER 数据库中的Ⅱ期结肠癌患者的信息,应用单变量、多变量Cox回归分析明确独立因素,用受试者特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)及其曲线下面积(area under the curve,AUC)来评价模型的预测性能;校准曲线用来描述预测风险与实际风险的接近程度;决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)用于评估模型的临床可用性。结果:共有21019例患者被纳入此项研究,训练集(14711例)和验证集(6308例)。年龄、婚姻状态、种族、肿瘤原发部位、AJCC分期、手术均是影响CC预后的独立危险因素。在训练集中,诺模图预测模型预测1、3、5、8年总生存期(overall survival,OS)的ROC曲线下面积AUC分别为0.759、0.736、0.738、0.761,诺模图预测模型预测1、3、5、8年肿瘤特异性生存期(cancer-specific survival,CSS)的ROC曲线下面积AUC分别为0.773、0.74、0.712、0.707。结论:通过SEER 数据库的数据构建了一个诺模图,用于预测Ⅱ期CC患者预后及总体生存率。经过内部验证,显示出相对满意的预测性能,并有助于未来相关人群的预测及临床实践。关键词：结肠癌 预后 基于SEER 数据库胃印戒细胞癌病人预后列线图构建、验证与评价 2025年 SEER )数据库中2010—2015年诊断为GSRC的病人1735例,根据R软件caret包按7∶3随机分为训练集(1251例)和验证集(484例)。采用LASSO-Cox回归筛选变量并构建列线图,验证和评价列线图模型的预测效能,并与第7版美国癌症联合委员会(AJCC)分期系统相比较。结果病人年龄、种族、T分期、N分期、M分期、婚姻状态、手术治疗、化疗、区域淋巴结数和肿瘤长径是GSRC病人预后的独立危险因素(P<0.05)。列线图一致性指数(C-index)在训练集和验证集中分别为0.78[95%CI:(0.76,0.79)]和0.76[95%CI:(0.74,0.79)]。1、3、5年OS受试者操作特征曲线(ROC曲线)下面积在训练集和验证集中分别是0.83、0.88、0.89和0.82、0.86、0.88。AJCC分期C-index在训练集和验证集中分别为0.70[95%CI:(0.68,0.71)]和0.67[95%CI:(0.64,0.70)]。1、3、5年OS ROC曲线下面积在训练集和验证集中分别为0.72、0.80、0.82和0.69、0.76、0.79。结论列线图能够对GSRC病人的总生存率做出个体化预测,为临床决策提供依据。关键词：列线图 预后 基于SEER 数据库年龄≥55岁N1b期甲状腺乳头状癌患者疾病特异生存期预测模型构建及风险分层 2025年 SEER )数据库中符合条件的2867例PTC患者的临床资料,按7∶3比例分为训练组(n=2008)和验证组(n=859)。采用Cox比例回归风险模型和Kaplan-Meier(K-M)生存分析法识别CSS的潜在危险因素。采用Lasso回归筛选关键变量,构建Lasso-Cox和RSF预测模型,并通过一致性C指数(C-index)、时间依赖受试者工作特征(time-dependent receiver operating characteristic,tROC)曲线及Brier评分评估模型的效能,进行风险分层,分析不同治疗策略的生存获益。结果Cox比例风险回归模型分析显示,年龄较大、远处转移、肿瘤直径较大、腺外侵犯程度高、已婚、不放疗、甲状腺腺叶切除及化疗是CSS的独立危险因素(均P<0.05)。Lasso回归筛选出年龄、肿瘤直径、腺外侵犯和远处转移4个关键变量。Lasso-Cox模型和RSF模型的区分度及校准度均较高,在训练组中RSF模型整体表现优于Lasso-Cox模型,在验证组中两者差异不明显。Log-rank分析显示,高风险组的3年、5年、10年CSS率分别为68.15%、58.63%、37.52%,而低风险组分别为96.86%、94.38%、88.87%。手术方式及放疗对低风险组生存无显著影响,而在高风险组中显示出显著的生存差异。结论本研究构建的RSF模型对年龄≥55岁N1b期PTC患者的CSS具有较好的预测能力,有助于其风险分层,为临床治疗决策提供依据。关键词：甲状腺乳头状癌 淋巴结转移 基于SEER 数据库构建骨肉瘤患者预后列线图模型 2024年 SEER )数据库中收集2010至2015年诊断的骨肉瘤患者,以7∶3比例随机分成训练集和验证集,用于模型构建和验证。在训练集,使用单因素及多因素Cox回归分析筛选影响患者预后的变量,然后使用这些变量构建列线图预后模型;在训练集和验证集中使用C指数、受试者工作特征曲线(ROC曲线)和校准曲线对列线图的效能进行验证。结果共有872例纳入研究,单因素及多因素Cox回归分析显示,年龄、性别、肿瘤部位、病理分级、T分期、M分期和手术是骨肉瘤患者预后的独立影响因素(P<0.05)。基于这些变量构建列线图。训练集和验证集的C指数和ROC曲线下面积表明,本研究的列线图模型具有很强的预测能力。此外,训练集和验证集的校准曲线表明预测结果和观测结果之间具有高度相关性。结论本研究确定了与骨肉瘤生存率相关的临床变量,然后建立了一个列线图预测骨肉瘤患者的1年、3年和5年生存率。该模型可以帮助临床医师制订治疗和随访策略,以更有效地治疗骨肉瘤患者。关键词：骨肉瘤 列线图 预后 基于SEER 数据库的鼻腔鼻窦恶性肿瘤研究进展 2024年 SEER )数据库开展相关研究,可以得出可信度更高的结论。本综述旨在总结基于SEER 数据库的鼻腔鼻窦恶性肿瘤研究进展,为读者提供研究思路和方向。关键词：鼻腔鼻窦恶性肿瘤 病例数量 预后差 改善预后 侵袭性 以SEER 为基础的列线图构建和胰腺癌病人生存预测 被引量：1 2024年 SEER )数据库,分析影响胰腺癌预后的独立因素并构建预测模型。方法:本研究从SEER 数据库获取2010-2015年美国7801例胰腺癌病人的临床资料,以7∶3的比例随机分为建模组、验证组。对建模组临床变量进行多因素COX回归分析获得影响生存的独立因素,构建列线图。通过受试者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线和校准曲线验证模型的准确性。结果:年龄、原发部位、病理分级、T分期、N分期、M分期、手术方式、放疗、化疗与胰腺癌的预后相关,总生存的3年、5年ROC曲线下面积(area under cure,AUC)分别为0.90、0.91,癌症特异性生存分别为0.91、0.91。校准曲线显示观察值与预测值之间具有良好的一致性。经筛选得到的临床变量确实对胰腺癌预后有影响。结论:所构建的模型具有较好的预测准确性,有助于胰腺癌病人的临床决策和个性化治疗。关键词：胰腺癌 总生存率 列线图 基于SEER 数据库回顾性分析肾上腺皮质癌的放疗价值 2024年 SEER 数据库(2004—2017)中筛选符合标准的ACC患者数据,并通过Kaplan-Meier曲线和log-rank分析比较术后放疗与单纯手术两组的生存差异,包括总生存时间(overall survival,OS)和肿瘤特异性生存时间(cancer-specific survival,CSS)。通过Cox回归模型分析影响预后的因素,并将具有1个及以下危险因素的患者分类为低危组,2个及以上危险因素的患者分为高危组,得出两组的OS及CSS,并分析在两个亚组中辅助放疗对患者OS的影响。结果本研究共纳入399名ACC患者,中位年龄57(1~85)岁。单因素分析显示年龄越小、组织学分级越低、分期越早、淋巴结清扫数目≤19枚、阳性淋巴结数<4枚、放疗均提示了较好的OS及CSS(P<0.05)。多因素分析说明了辅助放疗对提高术后患者OS优势明显(HR,0.62;95%CI,0.41~0.92;P=0.018),其中年龄>60岁、ENSATⅢ~Ⅳ期、组织学高级别和阳性淋巴结大于4枚以上患者OS及CSS较差(P<0.05)。此外,高危组的患者在辅助放疗后生存获益明显(5年OS率:87.1%对90.0%;P=0.048),而低危组ACC患者未发现生存获益(P=0.46)。结论接受手术联合放疗可能比单纯手术ACC患者的提高生存率和肿瘤特异生存率,尤其在具有2个及以上危险因素的高危组患者中。关键词：肾上腺皮质癌 放疗 总生存率 基于SEER 数据库预测食管癌患者生存 2024年 SEER )数据库食管癌患者临床病理信息,按7∶3分为建模组与验证组,应用相关系数图评估多个变量间共线性情况,应用Lasso回归筛选有预测价值的变量,应用曲线拟合明确预测生存时间区间,据此,构建Nomogram预测模型,应用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线评估模型可靠性,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果相关系数图显示多个变量间存在共线性情况,Lasso回归确定有预测价值的变量为Grade分级、T分期、N分期、M分期、手术,其中手术因素影响权重最大;ROC曲线提示模型具有较好区分度,校准曲线显示预测模型与理想模型拟合良好,DCA显示出临床净获益。结论基于Grade分级、T分期、N分期、M分期、手术因素构建的Nomogram模型具有可靠的预测性能及临床实用价值,对临床上实施个体化预测生存时间及制定治疗、护理方案具有重要参考意义。关键词：食管癌 NOMOGRAM
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