基于纵向分析血清NSE水平变化建立小细胞肺癌的动态预后预测模型

摘要

目的：对小细胞肺癌病人血清神经元特异性烯醇化酶（NSE）水平进行纵向数据分析，建立小细胞肺癌病人的动态预后预测模型。方法：收集小细胞肺癌病人404例。采用纵向分析子模型分析病人治疗后血清NSE水平纵向变化与协变量之间相关性；利用生存分析子模型（Cox回归模型）预测影响病人生存的潜在危险因素；采用联合模型合并两个子模型，分析纵向NSE变化与病人生存关系，并建立个性化动态预后预测模型。结果：纵向分析子模型分析显示，随访时间短、TNM分期3～4期均与病人血清NSE水平增高相关（P<0.05～P<0.01）。Cox回归模型分析显示，基线（治疗前）NSE水平高、年龄大、TNM分期高和CgA Syn（+）均与预后不良有关（P<0.05～P<0.01）。联合模型分析显示，纵向NSE改变与病人生存有关，NSE越高，病人预后越差（P<0.05）。建立个性化动态预后预测模型，随机抽取病人验证，结果证明模型可有效预测病人生存结局。结论：纵向NSE改变与病人生存有关，通过随机效应建立个性化动态预测模型，可有效对病人进行生存预测分析。

关键词

小细胞肺癌 / 神经元特异性烯醇化酶 / 纵向数据分析 / 预后