首页 > 论文范文 > 医药卫生论文 > 耳鼻咽喉科论文 > 鼻咽癌论文 > 基于SEER数据库的鼻咽癌患者预后预测模型的构建及验证

基于SEER数据库的鼻咽癌患者预后预测模型的构建及验证

2024-09-13 48 上传者：管理员

摘要：目的利用监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库分析鼻咽癌患者的独立预后因素，建立并验证预后预测模型，以评估患者预后并为个体化治疗提供依据。方法回顾性检索SEER数据库中2010-2018年诊断为鼻咽癌患者的病历信息，以7∶3比例分为SEER训练集和SEER验证集，比较SEER训练集和SEER验证集患者基线特征，通过单因素及多因素Cox比例风险回归模型确定鼻咽癌患者独立预后因素，使用R语言构建鼻咽癌患者1、3、5年总生存期(OS)可视化列线图，预测患者1、3、5年死亡风险，使用一致性指数(C-index)、受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线对模型的预测能力进行验证。结果共纳入1 602例鼻咽癌患者。患者年龄、婚姻状况、临床分期、M分期、放疗情况是OS的独立预后因素(P<0.05)。根据得到的独立预后因素构建鼻咽癌患者OS列线图。SEER训练集中的C-index为0.717,1、3、5年生存率的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.772、0.760、0.758;SEER验证集中的C-index为0.748,1、3、5年生存率的AUC分别为0.805、0.767、0.744。校准曲线与标准参考曲线重叠较多。结论基于SEER数据库建立的预测模型能较好地预测鼻咽癌患者预后。

关键词：
SEER
局部晚期疾病
恶性肿瘤
鼻咽肿瘤
鼻咽黏膜上皮层
加入收藏

鼻咽癌是一种起源于鼻咽黏膜上皮层的恶性肿瘤，具有种族和地域分布特点[1-2]。从全球范围来看属罕见肿瘤，但其发病呈逐年上升趋势。2020年全球约有13万例鼻咽癌新发病例，而我国鼻咽癌发病率位居世界首位[3-4]。由于解剖位置的隐蔽性，鼻咽癌在早期很难被发现，70%～80%的患者被诊断为局部晚期疾病[5-7]。有研究表明，调强适形放疗(IMRT)联合尼妥珠单抗治疗可提高Ⅲ～Ⅳb期鼻咽癌患者长期生存率，其5年总生存率已达到88.91%[8]。然而，仍有20%～30%的患者在综合治疗后出现远处转移，影响其预后[9]。因此，预测鼻咽癌患者的生存情况不仅可帮助患者了解其预期寿命，同时，也能帮助医生制定治疗方案和改善癌症防治策略。

监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库[10]是由美国癌症研究所于1973年针对该国肿瘤患者建立的公共数据库，收集了美国部分州县几十年来肿瘤患者的发病率、死亡率及其他循证医学的相关信息，为广大临床医务人员提供了肿瘤的相关资料。本研究利用SEER数据库中的相关数据分析了鼻咽癌患者的预后因素，构建了鼻咽癌患者的预后预测模型，并对模型进行了验证，以帮助临床医务人员评估鼻咽癌患者的生存状况和为个体化治疗提供理论依据。

1、资料与方法

1.1 资料

1.1.1 资料来源

使用SEER*Stat软件(8.4.0.1版)下载并提取2010-2018年入库的1 602例鼻咽癌患者病历信息。

1.1.2 纳入标准

(1)经组织病理学检查诊断为鼻咽癌；(2)排除其他癌症的干扰；(3)有明确的生存时间和生存状态。

1.1.3 排除标准

(1)临床资料信息缺失；(2)随访资料不完整。

1.2 方法

1.2.1 变量选择

从SEER数据库中选取的变量包括性别、年龄、种族、婚姻状况、组织学类型、分化程度、临床分期、T分期、N分期、M分期、原发部位、手术情况、放疗情况、化疗情况、生存时间和生存状态。

1.2.2 预测模型验证方法

一般通过评估预测模型的区分度和校准度验证模型的预测能力。区分度反映模型正确将人群划分为不同类别的能力，校准度反映模型预测个体发生结局事件的概率和真实概率的一致程度[11]。对于二分类结局(存活或死亡),通常使用一致性指数(C-index)或受试者工作特征(ROC)曲线评估区分度。校准度可以通过校准曲线评估。C-index取值范围为0.5～1.0,0.5表示该模型没有预测作用；1.0表示该模型预测结果与实际结果一致。C-index>0.90表示模型的准确度较高，>0.70～0.90表示准确度中等，0.50～0.70表示准确度较低[12]。ROC曲线下面积(AUC)取值范围为0.50～1.00,>0.80表示预测能力非常好，>0.70～0.80表示预测能力较好，0.50～0.70表示预测能力一般[13]。

1.3 统计学处理

应用SPSS25.0和R语言(4.2.1)进行数据分析。使用car、survival等R程序包将SEER数据库中患者的临床资料以7∶3的比例分为SEER训练集(1 122例)和SEER验证集(480例),并比较SEER训练集和SEER验证集患者基线特征。符合正态分布的计量资料以

表示，采用t检验、Wilcox秩和检验；计数资料以率或构成比表示，采用χ2检验、Fisher确切概率法。使用Cox比例风险回归模型筛选影响鼻咽癌患者预后的因素，使用car、rms、pROC、timeROC等R程序包构建鼻咽癌患者1、3、5年总生存期(OS)可视化列线图，预测患者1、3、5年的死亡风险；使用C-index、受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线对模型的预测能力进行验证。以P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 SEER训练集与SEER验证集患者基线资料比较

SEER训练集与SEER验证集患者性别、年龄、种族等基线资料比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1SEER训练集与SEER验证集患者基线资料比较[n(%)]

2.2 单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析

患者性别、年龄、种族、婚姻状况、组织学类型、原发部位、临床分期、T分期、N分期、M分期、手术情况、放疗情况与OS密切相关，差异均有统计学意义(P<0.05)。患者年龄、婚姻状况、临床分期、M分期、放疗情况是鼻咽癌患者的独立预后因素(P<0.05)。见表2。

2.3 鼻咽癌患者生存预后列线图预测模型

根据多因素Cox回归分析确定的独立预后因素构建鼻咽癌患者OS的列线图，见图1。临床分期对预测鼻咽癌患者OS的贡献最大，其次是年龄。在列线图中每个变量对应了0～100分中的一个具体数值，然后将这些数值相加即是总分，生存概率轴和总分轴垂直交点的数值即是鼻咽癌患者1、3、5年的OS概率。

图1鼻咽癌患者1、3、5年生存率预测的列线图

2.4 预测模型的验证

SEER训练集的C-index为0.717,SEER验证集的C-index为0.748,表明该模型的预测准确度处于中等水平，预测结果可信。SEER训练集1、3、5年生存率的AUC分别为0.772、0.760、0.758,SEER验证集1、3、5年生存率的AUC分别为0.805、0.767、0.744,表明该模型的预测能力较好。见图2。在校准曲线中，横坐标代表预测的生存率，纵坐标表示实际生存率，当校准曲线接近对角线时表明预测概率更接近实际概率。1、3、5年生存率校准曲线见图3。

表2单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析

图2鼻咽癌患者1、3、5年生存率ROC曲线

图3鼻咽癌患者1、3、5年生存率校准曲线

3、讨论

临床实践中对癌症患者的预后主要使用国际癌症控制联盟或美国癌症联合委员会TNM分期进行评估[14]。然而，TNM分期主要根据解剖因素反映癌症状态，未考虑其他因素对患者预后的影响，即使接受类似治疗方案的相同TNM分类的患者也可能存在不同的预后。因此，依靠TNM分期作为鼻咽癌患者的预后预测工具具有一定局限性。

本研究单因素和多因素Cox回归分析结果显示，患者年龄、婚姻状况、临床分期、M分期和放疗情况是鼻咽癌患者OS的独立预后因素。与年龄小于60岁的中青年患者比较，≥60岁老年患者发生鼻咽癌相关死亡的风险更高，可能因为老年患者合并疾病较多、体力状态较差、不能耐受高强度放疗和(或)化疗，从而导致非标准治疗，增加死亡风险[15]。本研究结果显示，与已婚患者比较，未婚、离异或丧偶患者死亡风险更高，与YU等[16]研究结果一致。

社会支持在癌症患者的生活中具有非常重要的作用，婚姻状况对癌症患者生存结局的影响主要源于配偶的家庭支持[17]。配偶可鼓励其伴侣获得更积极的治疗，为其伴侣提供情感援助和心理护理，进而提高生存率，改善癌症患者预后。在TNM分期中T代表肿瘤侵犯的范畴，N代表淋巴结转移情况，M代表远处转移情况。鼻咽癌早期阶段通常与疾病OS的增加有关，随着癌症从局部转移到远处，患者生存期明显缩短。在影响鼻咽癌患者生存预后的5个因素中临床分期的风险比值最高，对鼻咽癌患者预后的影响比其他因素更显著。临床分期对死亡的高预后价值，将其纳入可提高最终模型的精度。

鼻咽癌对电离辐射高度敏感，放疗是非转移性鼻咽癌的主要治疗方法。对早期患者推荐单独应用放疗[18],对局部晚期患者推荐放疗联合化疗的治疗方式[19]。随着放疗技术的进步，鼻咽癌患者OS明显得到改善。有研究表明，随着IMRT的发展和应用，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期鼻咽癌患者5、10年OS分别为100.0%、100.0%、95.5%、87.1%、86.0%、75.5%、67.2%、55.6%[20]。IMRT的应用有助于控制局部病灶[21],但远处转移成为鼻咽癌患者治疗失败的主要原因[22]。既往研究表明，骨在鼻咽癌患者中的转移发生率最高，而脑的转移发生率最低，双部位转移发生率高于单部位转移[23]。远处转移鼻咽癌患者OS通常比无转移者差。因此，了解远处转移的模式非常重要。

列线图已成为临床研究中使用最广泛的统计方法之一，作为一种可靠且实用的预测工具，可展示预测模型的简单图形，并通过结合临床事件的各种风险因素量化个体风险[24]。许多类型的癌症开发了列线图，并且已被证明可提供比单变量预后因素和TNM分期更准确的预测[25-26]。本研究为确保筛选的数据至少具有5年的随访期，在SEER数据库中筛选了2010-2018年诊断为鼻咽癌的病历资料。本研究的预测模型为临床医务人员和肿瘤患者提供了简单的预后信息。

本研究的局限性：(1)SEER数据库中缺少放疗方式、放疗剂量、化疗方案、手术类型等信息，使鼻咽癌患者的生存获益研究受到一定限制。建议未来进一步研究不同放疗方式、放疗剂量、化疗方案或手术类型对患者预后的影响。(2)SEER数据库缺乏有关后续治疗、合并疾病、并发症等信息，也没有记录重要的人口学因素和疾病病因，如学历、吸烟、EB病毒等，可能影响预后的评估和个体化治疗方案的制定，限制了病因分析的深度和研究结果的推广应用。(3)SEER数据库中的数据均为回顾性数据，数据记录可能存在偏倚，采用前瞻性、多中心研究建立和验证模型可能使其更具有说服力。

参考文献:

[1]谢民强.鼻咽癌治疗研究进展[J].中国耳鼻咽喉颅底外科杂志,2023,29(6):1-10.

[3]张妍欣,杨丽,李家燕,等.鼻咽癌患者同步放化疗后自我管理积极度现状及影响因素分析[J].中华护理杂志,2022,57(15):1853-1859.

[6]陈映辉,丁文华,万华,等.82例鼻咽癌患者的首发症状与诊断分析[J].中国现代医学杂志,2015,25(4):107-109.

[7]佘磊,苏琳,申良方.Ⅱ期鼻咽癌患者单纯放疗､同步放化疗及同步放化疗联合辅助化疗的预后分析[J].中国现代医学杂志,2019,29(12):88-92.

[10]杨津,柳青青,耿辉,等.SEER数据库的申请及数据提取方法与流程[J].中国循证心血管医学杂志,2018,10(7):781-784.

基金资助:湖南省卫生健康委员会2023年度科研计划课题(D202309038051);

文章来源:刘美子,安然,吴子童,等.基于SEER数据库的鼻咽癌患者预后预测模型的构建及验证[J].现代医药卫生,2024,40(17):2893-2899.