基于SEER数据库的炎性乳腺癌生存预测风险模型的建立与验证

摘要

目的:建立可预测炎性乳腺癌(inflammatory breast cancer,IBC)生存情况的风险模型。方法:利用监测、流行病学和结果(Surveillance,Epidemiology and End Results,SEER)数据库,筛选2010年至2015年诊断为IBC的病例,通过单因素和Logistic多因素回归分析,明确与生存相关的独立危险因素,构建预测IBC患者1年、3年和5年肿瘤特异性生存(cancer-specific survival,CSS)率的列线图,并用Harrell's一致性指数(C-index)和预测模型校准曲线对该模型进行验证,评估预测效能。结果:共筛选出2754例符合纳入标准的IBC病例,随机分出1933例作为训练组,821例作为验证组。通过单因素和多因素分析显示年龄、种族、肿瘤组织学分级、N分期、M分期、分子分型、手术、放疗和化疗是与病人CSS显著相关的独立危险因素。利用上述预后相关因素建立列线图模型,内部验证C-index是0.731(95%CI:0.714~0.749),外部验证是0.752(95%CI:0.777~0.727),校准曲线显示预测情况与实际观察情况拟合良好。结论:年龄、种族、肿瘤组织学分级、N分期、M分期、分子分型、手术、放疗和化疗是影响IBC病人生存的独立危险因素,以此建立的列线图预测模型能较好地评估病人生存情况。