基于真实世界数据构建胃癌预后预测模型OACSTPCD

目的:基于真实世界数据探讨胃癌患者的预后影响因素并构建预测模型。方法:采集854例胃癌患者临床资料,随机分为建模组(n=666)和内部验证组(n=188)。采用单因素Cox分析及多因素Cox分析,研究胃癌患者的预后影响因素,采用随机生存森林(random survival forest,RSF)的VIMP法(variable importance)和最小深度法(minimal depth)筛选预测模型的预测因素,构建列线图模型,完成模型的性能评价及内部验证。结果:多因素Cox分析显示TNM分期、证型分布、转移数量、手术次数、化疗次数、dNLR是预后相关的独立影响因素(P<0.05)。RSF分析显示TNM分期、证型分布、发病年龄、转移数量、手术次数、化疗次数、AST、白蛋白、dNLR的重要性排序靠前,作为预测因素构建预测模型,模型性能评价及内部验证结果显示:该模型具有良好的临床预测性能。结论:胃癌的辨证分型影响患者预后,构建的临床预测模型能有效预测患者的总体生存期。