典型文献
肺癌预后预测模型的建立
文献摘要：
目的 通过随机生存森林(RSF)法提取肺敏感基因,结合列线图(nomogram)算法,建立肺癌预后预测模型.方法 分析117例肺腺癌患者中的41,000个基因变量、5个临床一般特征.在患者基因表达谱数据上应用RSF法,筛选出影响肺癌的敏感基因,并建立患者预后生存预测模型和复发预测模型.结果 使用性别、年龄、T分期、N分期、吸烟时间共5个临床特征建立患者预后生存模型、复发模型,一致性指数C值分别为0.684(95％CI:0.646～0.723)、0.648(95％CI:0.597～0.699);在5个临床一般特征中加入PSMD12、HUS1B、TIMM50后,生存预测模型一致性指数C值为0.767(95％CI:0.733～0.802),而仅用PSMD12、HUS1B、TIMM50建立生存预测模型一致性指数C值为0.711(95％CI:0.671～0.751).而使用N分期、PSMD12、HUS1B、TIMM50建立复发预测模型一致性指数C值为0.795(95％CI:0.752～0.838).结论 通过RSF筛选的基因变量,与临床一般特征相结合,可以有效建立预后生存预测模型、复发预测模型,帮助临床医师为患者评估预后情况,并指导医师制定合理的治疗方案.
文献关键词：
随机生存森林;列线图;肺癌;预后模型
中图分类号：
作者姓名：
解瑞飞;杨梓
作者机构：
310002 杭州市肿瘤医院;310053 浙江中医药大学第三临床医学院
文献出处：
引用格式：
[1]解瑞飞;杨梓-.肺癌预后预测模型的建立)[J].浙江临床医学,2022(07):959-961
A类：
HUS1B,TIMM50
B类：
预后预测模型,随机生存森林,RSF,敏感基因,列线图,nomogram,肺腺癌患者,因变量,基因表达谱,谱数据,预后生存,生存预测模型,复发预测,生存模型,PSMD12,模型一致性,立生,临床医师,评估预后,预后情况,指导医师,预后模型
AB值：
0.240943
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