基于SEER数据库构建转移性乳腺癌患者的生存预测模型

作者：唐铃丰; 严萍; 舒秀洁; 涂刚^*

来源：中国普外基础与临床杂志, 2021, 28(03): 309-315.

• 乳腺癌
• 转移
• 预测模型
• 生存分析
• SEER数据库

目的探讨影响初诊转移性乳腺癌患者预后的风险因素并构建生存预测模型。方法通过SEER数据库收集2010–2013年期间的初诊转移性乳腺癌患者并采用R软件随机分为建模组与验模组。通过SPSS软件使用log-rank法比较建模组中不同转移部位的转移性乳腺癌患者的生存预后并制作Kaplan-Meier生存曲线。采用单因素分析影响建模组初诊转移性乳腺癌患者预后的相关因素,再通过多因素Cox比例风险模型分析有意义的因素以筛选出影响3年总生存率的独立风险因素并构建nomogram预测模型,利用一致性指数(C指数)评估其预测价值并用校正曲线对nomogram预测模型进行内部(建模组数据)与外部(验模组数据)验证。结果共收集到3 288例转移性乳腺癌患者,其中建模组2 304例,验模组984例。建模组和验模组整体划分符合简单随机分组,2组资料具有可比性。建模组与验模组中位随访时间均为34个月。多因素Cox比例风险模型分析结果显示,建模组患者的年龄大、黑人、组织学分级高、未手术、ER、PR、HER-2阴性表达以及骨、脑、肝、肺转移是转移性乳腺癌患者3年总生存率的危险因素(P<0.05),这些因素均被用于构建nomogram预测模型,其验证结果表明,建模组和验模组的C指数分别为0.704 [95%CI为(0.691,0.717)]和0.691 [95%CI为(0.671,0.711)],2组的校正曲线均靠近理想的45°参考线且表现出良好的一致性。结论本研究构建的nomogram预测模型具有良好的预测价值,可对转移性乳腺癌患者3年生存率作出较准确的评估,有利于临床对转移性乳腺癌患者选择个性化治疗。

• 单位
  重庆医科大学附属第一医院