基于Fine-Gray竞争风险模型的小肝癌患者预后模型构建与验证

作者：钱迪; 涂博祥; 陈枭; 张鹤巍; 叶小飞^*; 赵艳芳^*

来源：中华肿瘤防治杂志, 2023, 30(23): 1435-1443.

DOI：10.16073/j.cnki.cjcpt.2023.23.07

• 小肝癌
• 特异性生存率
• 列线图
• SEER数据库
• 预后

目的 探究小肝癌患者预后影响因素，构建预后预测模型，为患者的个体化预后评估提供更精确的工具。方法 通过SEER数据库收集2004-2015年确诊的2 648例小肝癌患者信息，按照7∶3的比例，将患者随机分成训练集(1 853例)与验证集(795例)。使用Fine-Gray竞争风险模型对训练集资料进行单因素和多因素分析，探究影响小肝癌患者预后的独立危险因素，建立预后模型，从区分度和校准度两个角度分别对训练集与验证集数据的预测效果进行验证，基于预后模型结果绘制列线图并采用R-shiny构建生存率计算器。结果 多因素分析结果表明，年龄(HR=1.165,95%CI为1.005～1.349,P=0.042)、婚姻状况(HR=1.250,95%CI为1.084～1.440,P=0.002)、肿瘤分级(HR=1.440,95%CI为1.197～1.733,P<0.001)、N分期(HR=0.442,95%CI为0.285～0.684,P<0.001)、M分期(HR=0.502,95%CI为0.325～0.776,P=0.002)、肿瘤大小(HR=1.216,95%CI为1.052～1.404,P=0.008)、手术情况(HR=2.732,95%CI为2.311～3.230,P<0.001)是小肝癌患者预后的独立影响因素。根据独立影响因素构建的列线图，在训练集中1、3和5年特异性生存率的曲线下面积分别为0.782、0.761和0.741,在验证集中分别为0.772、0.756和0.737;校准曲线显示在训练集与验证集中1、3和5年预测模型的预测发生率与实际发生率基本一致。结论 Fine-Gray竞争风险模型能高效辨别小肝癌患者的预后独立影响因素，以此为依据构建的预后模型能更准确预测患者的特异性生存率，为医师进行决策提供有价值的参考依据。

• 单位
  中国人民解放军第二军医大学