推荐一种适合国人前列腺癌转移预测的新方法

摘要

通过对初诊前列腺癌患者的相关临床病理资料进行回顾性分析,整合相关预测指标,我们建立了一种预测骨转移的工具,并推广至社交平台.模型的建立是通过501例初诊前列腺癌患者回顾性分析,将它们分为建模样本及验证样本.采用Logistic回归分析与骨转移相关的临床病理资料并建模,根据回归系数画出相应的列线图模型,并应用至微信平台.列线图模型在建模样本中的一致系数为0.830,而在验证样本中的一致系数为0.799,并表现出较好的符合度.多中心验证发现其预测效力强,可避免过度检查,并有解读误差的优势.基于社交媒体平台的前列腺癌骨转移风险个体化预测工具可有效节约医疗成本,辅助临床医师作出抉择.