样本含量及截尾值比例与鼻咽癌预后指数预测效果的关系研究
本文关键词:样本含量及截尾值比例与鼻咽癌预后指数预测效果的关系研究
【摘要】:【目的】 评估样本量和截尾数据比例对模型预测效果的影响,为临床医生判断可能发生不良预后的鼻咽癌患者提供理论依据和实际操作方法,指导个体化综合治疗的实施。 【方法】 选择福建省肿瘤医院2005年6月至2007年7月间收治的鼻咽癌初诊患者为研究对象。根据病人的病历及调查收集的患者基线资料、疾病及治疗资料,对患者进行随访。采用Kaplan-meier法计算患者的生存率;采用Cox模型筛选独立的预后因素;利用筛选出的因素及回归系数,计算个体预后指数(PI);采用Breslow法计算患者的1年、3年、5年生存率;利用计算机模拟不同样本量和截尾比例的数据库,评估样本含量和截尾比例对预测模型预测效果的影响。 【结果】 1、共有816例患者符合纳入排除标准,患者平均生存时间是72.7月,5年总生存率分别是76.7%。 2、性别、年龄、T分期、N分期、放疗技术是鼻咽癌患者独立的预后因素。 3、NPC患者1年生存函数:S (12,X)0.997exp(PI),3年生存函数:S (36,X)0.980exp(PI),5年生存函数:S (60,X)0.966exp(PI)。 4、三组患者低危组(PI<1.1)、中危组(1.1≤PI<1.8)、高危组(PI≥1.8),平均生存时间分别是81.28、76.27、67.27月,5年的生存率分别是93.2%、84.3%、60.6%。 5、保持截尾比例不变,从所有患者当中随机选取不同含量的样本,当样本量至少为待选协变量个数的50倍时,预后指数所包含变量的个数及其回归系数的变化趋于稳定,且Cox模型对生存率的预测效果也是比较稳定的。 6、保持样本含量不变,改变样本中截尾数据比例,计算其结果事件数与协变量个数比(EPV),结果发现当截尾比例为90%时,EPV<10,且患者的各年预测和实际生存率均是有差异的(P<0.05),而当截尾比例为70%和80%时,,EPV>10,患者的各年预测和实际生存率差异均是没有统计学意义的(P>0.05)。 【结论】 1、鼻咽癌患者的预后指数(PI)计算公式为:PI0.517性别0.535年龄0.491T分期0.400N分期0.167放疗技术 2、建立以预后指数为变量的1年、3年、5年生存函数预测模型具有良好的准确性和适用性,实现了生存预测; 3、基于的预后指数的预后分组在预后评判上有更高的准确性,本研究中最佳预后分组PI界限值为1.1和1.8. 4、当样本量至少为待选协变量个数50倍时,鼻咽癌预测模型对鼻咽癌预后的预测具有较高的稳定性和准确性。 5、当截尾数据比例不超过80%时Cox模型对预后预测具有较高的稳定性和准确性。
【关键词】:鼻咽癌 预后指数 预后模型 样本量 截尾值
【学位授予单位】:福建医科大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:R739.63
【目录】:
- 中文摘要4-6
- Abstract6-9
- 英文缩略一览表9-10
- 前言10-13
- 对象与方法13-19
- 结果19-34
- 讨论34-42
- 结论42-43
- 参考文献43-51
- 致谢51-52
- 综述52-62
- 参考文献59-62
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵华中,曾宗渊,陈福进,许光普,伍国号,郭朱明,张诠;cN0舌鳞癌患者预后的多因素分析[J];癌症;2003年02期
2 李茵,曹卡加,陈秋燕,谢国丰,黄培钰;颈淋巴结阴性鼻咽癌颈部的放射治疗[J];癌症;2005年05期
3 曾奇;郭翔;李宁炜;向燕群;曹素梅;洪明晃;;313例老年鼻咽癌患者临床特征及预后的回顾性研究[J];癌症;2008年03期
4 张瑜;林志安;潘建基;郑茁;杨凌;林少俊;郑飞;;初治鼻咽癌调强放疗与常规放疗的同期对照研究[J];癌症;2009年11期
5 韩露;林少俊;潘建基;陈传本;张瑜;张秀春;廖希一;陈奇松;;305例鼻咽癌调强放疗预后因素分析[J];癌症;2010年02期
6 袁君,魏瑞,章正;135例鼻咽癌患者放射治疗后影响远期预后的因素分析[J];中国医师杂志;2003年09期
7 贺宪民,贺佳,范思昌;临床随访资料的多元分析方法[J];第二军医大学学报;2001年01期
8 傅小龙,蒋国j,吴开良,朱雄增,施达仁,许良中,赵森;多变量综合判断可手术NSCLC预后的研究[J];中国肺癌杂志;2001年06期
9 蔡传书;张纬建;陈秀英;陈俊伟;刘锋;洪金省;;鼻咽癌患者根治性常规放疗后335例生存分析[J];福建医科大学学报;2009年05期
10 杨岫岩;疾病预后研究的设计与分析方法[J];中华风湿病学杂志;2002年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 李莉;半参数混合模型在长期生存者资料分析中的应用[D];山西医科大学;2005年
2 赵振;Cox比例风险模型与BP神经网络在肝移植受体预后分析中的应用[D];四川大学;2006年
3 赵景义;长期生存者资料的参数混合模型[D];山西医科大学;2008年
本文编号:601002
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