背景男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)在临床上罕见,但其年发病率近年来有所增加,且预后不佳。目的构建预测MBC患者预后的临床预测模型并进行外部验证。方法选取1990—2019年SEER数据库中MBC患者,按照7∶3的比例随机分为训练集和验证...背景男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)在临床上罕见,但其年发病率近年来有所增加,且预后不佳。目的构建预测MBC患者预后的临床预测模型并进行外部验证。方法选取1990—2019年SEER数据库中MBC患者,按照7∶3的比例随机分为训练集和验证集,以5年病死率作为结局指标,使用Lasso回归、单因素、多因素Cox比例模型筛选相关预测特征,采用ROC曲线、校准曲线评估MBC临床预测模型的区分度和校准度,采用列线图对临床预测模型进行可视化,并以解放军总医院第一医学中心的病例进行外部验证。结果本研究模型构建纳入SEER数据库中1614例患者,将其分为训练集(n=1129)与验证集(n=485),随访期间训练集和验证集中分别有274例和111例患者死亡。LASSO回归筛选出9个与死亡风险相关联的临床特征——诊断时年龄、组织学分级、T分期、N分期、M分期、骨转移、是否接受手术、ER状态和PR状态,多因素Cox风险比例模型分析确定这9个指标与死亡独立关联(P<0.05),基于此构建的预测模型在训练集预测1年、3年、5年死亡风险的ROC曲线下面积分别是0.895、0.853和0.829,C-index值为0.811;内部验证集1年、3年、5年死亡风险预测模型的ROC曲线下面积分别为0.858、0.858、0.848,验证集的C-index值为0.798。对解放军总医院第一医学中心的44例MBC患者进行外部验证,5年死亡风险的AUC为0.731,10年死亡风险的AUC为0.797。结论本研究建立了基于诊断年龄、组织学分级、T分期、N分期、M分期、骨转移状态、手术干预状态、ER状态和PR状态预测模型,对MBC患者死亡风险具有较高预测价值,为临床医师精准评估提供了重要参考。展开更多
文摘背景男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)在临床上罕见,但其年发病率近年来有所增加,且预后不佳。目的构建预测MBC患者预后的临床预测模型并进行外部验证。方法选取1990—2019年SEER数据库中MBC患者,按照7∶3的比例随机分为训练集和验证集,以5年病死率作为结局指标,使用Lasso回归、单因素、多因素Cox比例模型筛选相关预测特征,采用ROC曲线、校准曲线评估MBC临床预测模型的区分度和校准度,采用列线图对临床预测模型进行可视化,并以解放军总医院第一医学中心的病例进行外部验证。结果本研究模型构建纳入SEER数据库中1614例患者,将其分为训练集(n=1129)与验证集(n=485),随访期间训练集和验证集中分别有274例和111例患者死亡。LASSO回归筛选出9个与死亡风险相关联的临床特征——诊断时年龄、组织学分级、T分期、N分期、M分期、骨转移、是否接受手术、ER状态和PR状态,多因素Cox风险比例模型分析确定这9个指标与死亡独立关联(P<0.05),基于此构建的预测模型在训练集预测1年、3年、5年死亡风险的ROC曲线下面积分别是0.895、0.853和0.829,C-index值为0.811;内部验证集1年、3年、5年死亡风险预测模型的ROC曲线下面积分别为0.858、0.858、0.848,验证集的C-index值为0.798。对解放军总医院第一医学中心的44例MBC患者进行外部验证,5年死亡风险的AUC为0.731,10年死亡风险的AUC为0.797。结论本研究建立了基于诊断年龄、组织学分级、T分期、N分期、M分期、骨转移状态、手术干预状态、ER状态和PR状态预测模型,对MBC患者死亡风险具有较高预测价值,为临床医师精准评估提供了重要参考。
