目的探讨年龄≥55岁N1b期甲状腺乳头状癌(papillary carcinoma of the thyroid,PTC)患者癌症特异性生存期(cancer-specific survival,CSS)的影响因素,并构建随机生存森林(random survival forest,RSF)模型和进行风险分层,评估不同治疗...目的探讨年龄≥55岁N1b期甲状腺乳头状癌(papillary carcinoma of the thyroid,PTC)患者癌症特异性生存期(cancer-specific survival,CSS)的影响因素,并构建随机生存森林(random survival forest,RSF)模型和进行风险分层,评估不同治疗策略的生存获益。方法收集2004—2019年美国国家癌症研究所的监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库中符合条件的2867例PTC患者的临床资料,按7∶3比例分为训练组(n=2008)和验证组(n=859)。采用Cox比例回归风险模型和Kaplan-Meier(K-M)生存分析法识别CSS的潜在危险因素。采用Lasso回归筛选关键变量,构建Lasso-Cox和RSF预测模型,并通过一致性C指数(C-index)、时间依赖受试者工作特征(time-dependent receiver operating characteristic,tROC)曲线及Brier评分评估模型的效能,进行风险分层,分析不同治疗策略的生存获益。结果Cox比例风险回归模型分析显示,年龄较大、远处转移、肿瘤直径较大、腺外侵犯程度高、已婚、不放疗、甲状腺腺叶切除及化疗是CSS的独立危险因素(均P<0.05)。Lasso回归筛选出年龄、肿瘤直径、腺外侵犯和远处转移4个关键变量。Lasso-Cox模型和RSF模型的区分度及校准度均较高,在训练组中RSF模型整体表现优于Lasso-Cox模型,在验证组中两者差异不明显。Log-rank分析显示,高风险组的3年、5年、10年CSS率分别为68.15%、58.63%、37.52%,而低风险组分别为96.86%、94.38%、88.87%。手术方式及放疗对低风险组生存无显著影响,而在高风险组中显示出显著的生存差异。结论本研究构建的RSF模型对年龄≥55岁N1b期PTC患者的CSS具有较好的预测能力,有助于其风险分层,为临床治疗决策提供依据。展开更多
文摘目的探讨年龄≥55岁N1b期甲状腺乳头状癌(papillary carcinoma of the thyroid,PTC)患者癌症特异性生存期(cancer-specific survival,CSS)的影响因素,并构建随机生存森林(random survival forest,RSF)模型和进行风险分层,评估不同治疗策略的生存获益。方法收集2004—2019年美国国家癌症研究所的监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库中符合条件的2867例PTC患者的临床资料,按7∶3比例分为训练组(n=2008)和验证组(n=859)。采用Cox比例回归风险模型和Kaplan-Meier(K-M)生存分析法识别CSS的潜在危险因素。采用Lasso回归筛选关键变量,构建Lasso-Cox和RSF预测模型,并通过一致性C指数(C-index)、时间依赖受试者工作特征(time-dependent receiver operating characteristic,tROC)曲线及Brier评分评估模型的效能,进行风险分层,分析不同治疗策略的生存获益。结果Cox比例风险回归模型分析显示,年龄较大、远处转移、肿瘤直径较大、腺外侵犯程度高、已婚、不放疗、甲状腺腺叶切除及化疗是CSS的独立危险因素(均P<0.05)。Lasso回归筛选出年龄、肿瘤直径、腺外侵犯和远处转移4个关键变量。Lasso-Cox模型和RSF模型的区分度及校准度均较高,在训练组中RSF模型整体表现优于Lasso-Cox模型,在验证组中两者差异不明显。Log-rank分析显示,高风险组的3年、5年、10年CSS率分别为68.15%、58.63%、37.52%,而低风险组分别为96.86%、94.38%、88.87%。手术方式及放疗对低风险组生存无显著影响,而在高风险组中显示出显著的生存差异。结论本研究构建的RSF模型对年龄≥55岁N1b期PTC患者的CSS具有较好的预测能力,有助于其风险分层,为临床治疗决策提供依据。
