基于SEER数据库构建肝细胞癌患者预后预测新模式

摘要

目的 研究肝细胞癌患者总生存期的影响因素，构建新的预测模式，为患者的个体化和精准化治疗方案提供理论支持和参考。方法 在SEER数据库中获取2011—2015年被诊断为肝细胞癌的患者数据，运用单因素和多因素Cox回归分析筛选预后因素并构建预测模型。采集兰州大学第二医院280例肝细胞癌患者样本数据，作为外部验证队列。应用一致性指数、受试者操作特征曲线、校准曲线、决策曲线评估模型效能并与传统TNM分期进行对比，计算分数对患者进行危险分层并绘制小提琴图。结果 回归分析提示年龄、性别、N分期、M分期、甲胎蛋白表达情况、手术情况、放射治疗、化学治疗是影响肝细胞癌患者总生存期的独立预后因素。训练组的一致性指数为0.739 (95%CI:[0.730,0.748]),1、3、5年患者总生存期受试者操作特征曲线下面积分别为0.806、0.811、0.812；内部验证组的一致性指数为0.732 (95%CI:[0.718,0.746]),1、3、5年患者总生存期受试者操作特征曲线下面积分别为0.787、0.803、0.810；外部验证组的一致性指数为0.719 (95%CI:[0.684,0.753]),1、3、5年患者总生存期受试者操作特征曲线下面积分别为0.794、0.841、0.899；传统TNM模型的一致性指数为0.704(95%CI:[0.691,0.714]),1、3、5年患者总生存期受试者操作特征曲线下面积分别为0.716、0.687、0.677。决策曲线显示列线图较传统TNM分期预测效能更好。结论 本研究构建的列线图能够用于预测肝细胞癌患者的总生存期，且效果优于传统TNM分期，基于新的预测模型的危险分层系统在区分患者生存期时更精确，对肝细胞癌患者的个体化治疗具有临床参考价值。

关键词

肝细胞癌 / 总生存期 / SEER数据库 / 预测模型 / 列线图 / 预后