目的:构建男性乳腺癌特异性生存(BCSS)生存率预测模型.方法:选取SEER数据库中诊断时间为2010年1月1日至2015年12月31日的2226名男性乳腺癌病例,按7:3的比例随机分为训练集(n=1558)和验证集(n=668).在训练集中,使用Cox比例风险回归模型筛选与BCSS相关的变量,构建BCSS生存率多因素预测模型并绘制列线图;同时构建单独临床分期预测模型并绘制列线图.使用验证集数据对模型进行内部验证.用2012年1月1日至2016年5月31日于郑州大学第一附属医院确诊的53例男性乳腺癌病例进行外部验证,随访终点为2021年5月31日.结果:多因素预测模型包括婚姻、医疗保险、组织学分级、雌激素受体表达、孕激素受体表达、临床分期、手术方式、化疗情况等8个变量.在训练集、内部验证集和外部验证集中,多因素列线图预测的C指数(95％CI)分别为0.830(0.790～0.870)、0.865(0.825～0.905)、0.966(0.938～0.994),临床分期列线图预测的C指数(95％CI)分别为0.764(0.718～0.810)、0.740(0.653～0.828)、0.830(0.653～0.976),多因素列线图的C指数均高于临床分期.在内部验证集中,多因素列线图预测1、3、5 a BCSS生存率的ROC的AUC(95％CI)分别为0.910(0.860～0.960)、0.852(0.778～0.926)、0.882(0.826～0.938),临床分期列线图的结果分别为0.777(0.595～0.958)、0.723(0.621～0.824)、0.800(0.730～0.870).在外部验证集中,多因素列线图预测3、5 a BCSS生存率的ROC的AUC(95％CI)分别为0.975(0.904～0.985)、0.973(0.951～0.994),临床分期列线图的结果分别为0.849(0.707～0.990)、0.824(0.655～0.992).校正曲线和决策曲线分析结果表明多因素列线图预测效能优于临床分期.结论:本研究建立的多因素列线图有可能成为男性乳腺癌预后评估的有效工具.

乳腺癌特异性生存;预测模型;男性乳腺癌;列线图

周倩梅;张莹莹;张健华;张亚娜;李嘉昊;张庆雪;赵硕;李靖若

郑州大学第一附属医院乳腺外科 郑州 450052

郑州大学学报（医学版）

[1]周倩梅;张莹莹;张健华;张亚娜;李嘉昊;张庆雪;赵硕;李靖若-.男性乳腺癌特异性生存率预测模型的构建)[J].郑州大学学报（医学版）,2022(01):62-67

男性乳腺癌,乳腺癌特异性生存,BCSS,SEER,诊断时间,癌病,训练集,验证集,Cox,模型筛选,多因素预测模型,列线图,临床分期,内部验证,郑州大学,外部验证,医疗保险,组织学分级,雌激素受体,受体表达,孕激素受体,手术方式,校正曲线,决策曲线分析,预测效能,预后评估

0.186439