典型文献
基于SEER数据库肺腺癌脑转移预测模型的构建及分析
文献摘要：
目的 构建可视化预测肺腺癌(LUAD)脑转移风险概率的列线图模型,提高患者生存率.方法 研究纳入监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库中58928例LUAD患者,并按7:3比例随机分为训练集和验证集.在训练集中采用Lasso回归与多因素Logistic回归分析筛选最有意义的预测变量,构建预测LUAD脑转移的列线图模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC),Boostrap绘制校正曲线,Brier评分验证模型区分度及校准度,决策曲线分析(DCA)评价预测模型的临床效能.结果 最终筛选出7个独立影响因素构建列线图预测模型.训练集和验证集列线图预测LUAD患者发生脑转移概率的AUC分别为0.853(95％CI:0.849～0.858)和0.851(95％CI:0.844～0.857),校准曲线显示模型预测概率与实际观察概率具有较高的一致性,Brier评分均为0.092,DCA显示净收益率较高,模型临床效能较好.结论 本研究成功建立了预测LUAD脑转移的列线图模型,该模型能够准确区分脑转移高风险患者,可以有效指导临床医师制订个体化治疗方案.
文献关键词：
肺腺癌;脑转移;SEER数据库;Lasso回归;列线图
中图分类号：
作者姓名：
安梦霞;崔晓娜;孙继宏;张瀚文;洪嘉源;王萍玉
作者机构：
滨州医学院公共卫生与管理学院,山东 烟台 2640030
文献出处：
引用格式：
[1]安梦霞;崔晓娜;孙继宏;张瀚文;洪嘉源;王萍玉-.基于SEER数据库肺腺癌脑转移预测模型的构建及分析)[J].癌症进展,2022(16):1646-1651
A类：
B类：
SEER,肺腺癌脑转移,转移预测,可视化预测,LUAD,脑转移风险,风险概率,列线图模型,入监,训练集,验证集,Lasso,预测变量,受试者工作特征,Boostrap,校正曲线,Brier,验证模型,区分度,校准度,决策曲线分析,DCA,评价预测,临床效能,独立影响因素,列线图预测模型,转移概率,校准曲线,净收益,收益率,高风险患者,有效指导,临床医师,个体化治疗方案
AB值：
0.343823
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