基于湖南地区舌癌生存分析的生存预测模型研究

【摘要】：目的:(1)估算舌癌病人的中位生存时间和t年(t=1,3,5)生存率,筛选出舌癌患者预后的影响因素;(2)建立舌癌患者的个体预后指数模型、Bayes判别模型和列线图模型,为临床上舌癌患者的预后预测提供参考。方法:(1)依据文献资料结合咨询专家设计“舌癌患者一般特征、临床资料和随访资料收集表”。按照资料收集表,在湖南省某医院病例管理系统中收集经过病理确诊且在2010年1月1至2016年12月31日期间首次至湖南省某医院住院治疗的舌癌患者的一般情况及临床特征资料。随访信息通过电话和信函等方式收集;(2)各特征舌癌患者生存率估算和比较采用方法分别为Kaplan-Meier法和Log-rank法。结合单因素分析结果,运用多元Cox回归法得出舌癌患者生存的影响因素,假设检验水准均为0.05,双侧;(3)依据Cox回归结果,建立预后指数模型、Bayes判别模型,用误判概率对两个模型应用价值进行判断,对两个模型的预测能力进行综合评估。以上内容均在统计软件SPSS20.0中完成,使用软件Medcalc对两个模型的预测能力进行比较。(4)列线图模型用R软件3.6.3中的rms包进行构建,用一致性指数评价预测效果。结果:(1)随访患者818例,死于舌癌的患者274例,生存者474例,失访者70例,失访率为8.1%。舌癌患者中位生存时间为5.50年(95%CI:5.359,5.475),1年生存率为99.9%(95%CI:99.7,99.9),3年生存率为99.0%(95%CI:98.7,99.3),5年生存率为84.7%(95%CI:84.3,85.1)。(2)单因素分析结果显示:舌癌部位、转移、颈部淋巴结肿大、病灶范围、治疗方式、皮瓣修复术、颈部淋巴结清扫、手术麻醉方式、切口愈合等级、化疗、病例分型、住院天数、组织学分级、TNM分期、出院时状况等可能是舌癌患者生存的影响因素(p均0.05);(3)多元Cox回归分析结果显示:颈部淋巴结肿大、淋巴结转移、病灶范围、手术麻醉方式、组织学分级、出院时情况此6个变量是影响舌癌患者生存时间的因素(p均0.05),发生颈部淋巴结转移、颈部淋巴结扪及肿大、病灶范围大于6cm、术中麻醉未全麻、较低的病理分化程度和较差的出院状态是舌癌患者生存的危险因素;(4)个体预后指数方程预后预测能力评价结果显示:ROC曲线下面积为0.615,预后指数方程灵敏度为59.6%,特异度为60.9%,误判概率为0.39;Bayes判别模型预后预测能力评价结果显示:Bayes判别模型灵敏度为68.3%,特异度为56.7%,误判概率0.34,ROC曲线下面积为0.615,p=0.002,个体预后指数方程模型与Bayes判别模型的ROC曲线下面积存在差异。(5)列线图模型预后预测能力评价,结果显示,一致性指数为0.61,在0.5-0.7区间范围内,该模型评估患者预后有一定可信度。结论(1)颈部淋巴结有无肿大、是否伴有淋巴结转移、病灶范围、手术麻醉方式、组织学分级、出院时情况是舌癌患者生存的影响因素,颈淋巴结无肿大、淋巴结无转移、病灶范围小、术中全麻、组织学分化程度高以及出院时状态好的患者具有更长生存时间;(2)本研究所构建的舌癌患者个体预后指数方程、Bayes判别模型及列线图模型,对舌癌患者预后的预测有参考价值,可为临床上舌癌患者的预后评估提供参考依据,列线图模型可更简便、更直观地对舌癌患者预后进行预测评估。(3)相较于个体预后指数方程,Bayes判别模型的预测效果有更高的准确率。