摘要

目的:基于大样本量,构建个体化预测模型及危险分层系统。方法:从美国SEER临床数据库中,筛选结肠癌术后患者,进行模型构建,并筛选一组独立的中国人群,用于外部验证。经过单因素与多因素Cox回归分析,筛选出独立预后指标,并全部纳入用于构建列线图预测模型。通过计算一致性指数(C-index)及绘制校准曲线,检验模型准确性。结果:列线图模型共纳入11个独立预后因子,C-index在训练组、内部验证组及外部验证组分别为0.768,0.761和0.759,均>0.7,且优于第7版美国癌症联合委员会(AJCC)-TNM分期系统(0.729,0.720,0.735)。校准曲线显示,模型预测效果与实际生存相吻合,进一步验证了模型的区分及校准能力。通过决策树分析,依据模型预测个体风险评分,进行危险分层,模型的实际应用价值得到确定。结论:该列线图预测模型能够较准确预测结肠癌术后患者预后状态,并较传统TNM分期系统有所改善,基于预测模型的危险分层系统,能够更好地区分高危患者,并指导选择临床治疗措施。