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前列腺癌预后影响因素的Cox模型分析

黄耀林  
【摘要】: 目的探讨前列腺癌患者预后的影响因素,建立能够预测前列腺癌预后情况的Cox比例风险模型,为前列腺癌的治疗和预后判断提供依据。 方法收集2003年1月至2009年8月间北京大学深圳医院收治确诊为前列腺癌的病例资料,共145例,门诊资料查询及电话随访至2010年2月。剔除临床资料缺失、失访时间早或死于其它疾病的病例12例,余133例前列腺癌纳入研究对象。运用Kaplan-Meier法计算生存率,Log-rank检验进行生存分析,Cox比例风险回归模型对29项可能影响前列腺癌预后的因素进行单因素、多因素分析,筛选出影响前列腺癌预后的独立因素,建立生存预测模型,确定预后指数(prognosis index, PI)界值,并验证其有效性。 结果前列腺癌患者1、3、5年的疾病特异生存率分别为90.9%、78.4%、65.4%。Cox模型多因素分析显示影响前列腺癌患者预后的的独立因素分别是:X4骨痛(RR=4.707, P=0.03)、X9HGB(RR=8.050, P=0.005)、X20T期(RR=10.245, P=0.001)、X29治疗方式(RR=10.964, P=0.001)四项指标。由此建立前列腺癌预后预测模型:PI=-2.869+1.687 X4+1.756 X9+2.326 X20-1.779 X29,X2=71.026 (P0.001),说明方程建立合理。计算出每个个体PI值,根据PI值将患者分成高、中、低危三组,Log-rank检验显示组间的生存率有显著差异(P0.001)。 结论T期、HGB、骨痛、治疗方式四项指标是影响前列腺癌预后的独立因素;其中,治疗方式是预后的保护因素,其余三项均为危险因素。基于这四项指标建立的PI模型可有效地预测前列腺癌患者的生存状况。在临床工作中,我们可以根据PI模型,通过简单的计算即可预测患者的预后,为前列腺癌治疗方法的选择和预后判断提供良好的参考依据,具有很高的实用价值。


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