基于真实世界大数据构建及验证子宫颈癌患者的手术预后预测模型OA北大核心CSTPCD

目的:构建并验证子宫颈癌手术患者无病生存率(DFS)和总生存率(OS)的列线图预测模型,为评估子宫颈癌手术患者预后提供参考依据。方法:回顾性分析2013年3月至2018年10月在空军军医大学西京医院行子宫颈癌根治性手术患者的临床、病理及随访资料。基于Cox回归分析、贝叶斯信息准则的向后逐步选择法和R 2筛选变量,使用净重新分类指数和综合判别改进指数比较后,选取预测效能较好的列线图作为预测模型。使用一致性指数和受试者工作特征曲线(ROC)检验该预测模型的效能。结果:共纳入950例子宫颈癌患者。构建DFS列线图的危险因素为国际妇产科联盟(FIGO)分期(2018)、宫旁浸润、浸润深度和肿瘤最大径线,训练集和验证集的一致性指数(C-index)分别为0.754和0.720,训练集1、3、5年的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.74(95%CI 0.65~0.82)、0.77(95%CI 0.71~0.83)、0.79(95%CI 0.74~0.85),验证集1、3、5年的AUC分别为0.72(95%CI 0.58~0.87)、0.75(95%CI 0.64~0.86)、0.72(95%CI 0.61~0.84)。构建OS列线图的危险因素为FIGO分期(2018)、组织学类型、淋巴脉管间隙浸润(LVSI)、宫旁浸润、手术切缘和浸润深度,训练集和验证集的一致性指数分别为0.737和0.759,训练集3、5年的AUC分别为0.76(95%CI 0.69~0.83)、0.78(95%CI 0.72~0.84),验证集3、5年的AUC分别为0.76(95%CI 0.65~0.87)、0.79(95%CI 0.69~0.88)。结论:本研究基于真实世界大数据构建的子宫颈癌1、3、5年DFS的列线图和3、5年OS的列线图,具有理想的预测效果,有助于临床医师正确评估子宫颈癌手术患者的预后,对患者诊疗和预后评价提供有力的参考依据。