【摘 要】
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目的:阴茎癌（Penile cancer,PC）是泌尿系统肿瘤中较少见但对患者生活质量和心理状况影响较大的恶性疾病,目前基于大量数据建立该种疾病的临床预测模型较少。因此,本研究旨在利用从监测、流行病学和最终结果（Surveillance,Epidemiology and End Results,SEER）数据库中提取的数据构建列线图,用于预测PC患者的总生存期（Overall Survival,O
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目的:阴茎癌（Penile cancer,PC）是泌尿系统肿瘤中较少见但对患者生活质量和心理状况影响较大的恶性疾病,目前基于大量数据建立该种疾病的临床预测模型较少。因此,本研究旨在利用从监测、流行病学和最终结果（Surveillance,Epidemiology and End Results,SEER）数据库中提取的数据构建列线图,用于预测PC患者的总生存期（Overall Survival,OS）和癌症特异性生存期（Cancer-Specific Survival,CSS）,评估PC患者的流行病学特征、生存期和预后因素。方法:我们首先从SEER数据库中选择了2010年至2015年期间就诊的906例PC患者,将这些患者按7:3的比例随机分为训练队列（n=634）和内部验证队列（n=272）。然后使用Kaplan-Meier生存曲线分析PC患者的生存情况,我们使用Log-rank检验来检测不同组间PC患者生存率的差异。接下来,对预后因素进行Cox回归分析,同时构建了预测模型,预测模型采用列线图形式表示。使用一致性指数（C-index）、受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线）、校准曲线和决策曲线分析（Decision Curve Analysis,DCA曲线）来评估列线图。另外,我们收集2012-2021年甘肃省四家三甲医院203例PC患者的资料进行外部验证并且绘制生存曲线来观察PC患者的生存结果。结果:本研究共纳入SEER数据库中906例PC患者,单因素分析结果显示与OS和CSS相关的变量包括年龄、种族、婚姻状况、部位、Grade分级、T分期、N分期、M分期、放疗、化疗、手术方式、病理类型、肿瘤大小。在多因素分析中,OS相关因素有年龄、Grade分级、T分期、N分期、M分期和肿瘤大小（P均＜0.05）;CSS相关因素有年龄、手术方式、T分期、N分期、M分期、肿瘤大小（P均＜0.05）。结合以上因素,我们构建了PC患者1年、3年、5年和8年OS和CSS的预后列线图,在OS中,M分期对PC患者的不良预后影响最大;在CSS中,N分期对PC患者的不良预后影响最大。训练集中OS和CSS列线图的C指数分别为0.730（0.714～0.746）和0.728（0.712～0.744）,内部验证队列中OS和CSS分别为0.735（0.686～0.784）和0.755（0.688～0.822）。校准曲线表明在训练集、内部验证集以及外部验证集中,预测概率与实际概率结果相一致。DCA曲线也表明我们的模型具有较好的预测准确性和临床实用性。除此之外,我们还分析了甘肃省四家三甲医院纳入的203例PC患者的临床病理资料,其诊断时的中位年龄为60岁,其中有26%的患者年龄＞70岁。最常见的病理为普通型鳞状细胞癌（90.1%）,其次为疣状癌（6.4%）、黑色素瘤（1.4%）、肉瘤样癌（1%）、淋巴瘤（0.5%）和骨肉瘤（0.5%）。60.4%的患者被诊断为局限性疾病,淋巴结阳性和远处转移的患者所占比例分别为33.9%和5.4%,接受阴茎部分切除术的患者占到74.8%,接受化疗和放疗的患者约占10.3%。生存分析结果显示5年OS和CSS的分别为58.9%和72.1%。结论:我们利用SEER数据库开发了PC的预测模型,通过内部验证和外部验证结合的方法,验证了该模型的准确性和临床实用性。通过该列线图,我们可以评估PC患者1年、3年、5年、8年的OS和CSS,然后判断患者的预后,指导临床治疗。
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