多参数联合分析终末期肿瘤生存概率预测模型的建立及应用

摘要

终末期肿瘤患者的个体化生存时间预测，一直是临床医师和患者家属关注的重点难题。目前，能够在临床上广泛应用的无创、快速、安全的评估手段和技术相对缺乏，本研究旨在通过新算法建立个体化的生存预测模型，寻找最理想的血清学标志物组合，并利用血清学标志物及临床特异性离群症状，对终末期肿瘤患者进行个体化生存时间预测，建立简单、易操作的预测模型，为临床医师决策提供参考。　　第一部分肿瘤性与非肿瘤性死亡患者住院生存情况对比分析　　目的：　　通过对肿瘤性、非肿瘤性死亡患者的一般情况、生化检查、症状评分等比较，寻找两者间的异同点，以及存在的特异性指标。　　方法：　　回顾性分析2011年01月01日至2016年09月30日于天津市人民医院住院天数不少于15天的肿瘤性、非肿瘤性死亡患者的一般情况、生化检查、症状评分。不同的数据类型，分别采用t检验、卡方检验、Kaplan-Meier法进行分析。　　结果：　　1、肿瘤性、非肿瘤性死亡者，年龄集中在60至75岁间，且男性发病率高于女性；　　2、年龄小于60岁，非肿瘤性死亡患者，最易发生感染；　　3、体重指数（BMI）对肿瘤性死亡患者具有影响，BMI水平越低，患者死亡可能性越大，而对非肿瘤性死亡患者无明显影响；　　4、肿瘤性死亡患者血清CHE异于非肿瘤性死亡者，且低于极限正常值。结论：无论肿瘤性、非肿瘤性死亡患者，均有较高比例感染率，对于此类患者应重视预防院内感染及抗生素的使用；体重指数（BMI）以及血清CHE水平对肿瘤性死亡患者具有一定的特异性，可以作为预后评价的指标。　　第二部分影响终末期肿瘤性死亡患预后的多因素分析　　目的：　　探讨影响终末期肿瘤患者的预后因素，为构建住院生存概率预测模型的建立提供依据。　　方法：　　对2011年01月01日至2016年09月30日于天津市人民医院住院死亡的肿瘤性患者回顾性分析，寻找影响患者生存、住院生存的相关因素。生存率的比较采用Kaplan-meier法进行单因素生存分析(Log-rank进行显著性检验)，绘制生存曲线；采用Cox回归模型进行多因素分析。　　结果：　　1、肿瘤性患者年龄在60岁以下或75岁以上者，较其他年龄，更容易出现多处异位转移；　　2、肺癌、肠癌患者比其他癌种患者，在临终前2周左右，易出现喜冷异常症状及行为；　　3、手术患者有更长的1年、3年无疾病进展期，总体生存率也较未手术者高；　　4、接受过综合治疗（生物治疗+放疗/化疗）的患者，1年、3年生存率高于对症支持治疗者；　　5、入院时血清 CHE水平、是否喜冷、卡氏评分、体重指数（BMI）、营养状况风险指数（NRI）、中性粒细胞绝对值（NEUT#）对肿瘤性患者住院生存具有影响。结论：影响终末期肿瘤患者住院生存的影响因素较多，但对于肺癌、肠癌患者住院期间突然出现异常喜冷等症状行为，临床医师应及时和家属进行沟通。此外，结合临床实际情况，将年龄、喜冷、NEUT#、CHE、KPS评分、BMI、NRI等因素作为预测模型的相关变量。　　第三部分终末期肿瘤患者预后模型的建立　　目的：　　通过建立终末期肿瘤预后模型的建立，为临床医师临床决策、医患沟通提供参考。方法：以Cox比例风险回归模型为基础，对影响终末期肿瘤患者住院生存的7个相关因素为变量，通过R语言构建列线图模型，并对预测模型进行内部一致性检验。将原始数据进行回代，与患者真实住院生存时间进行 ROC曲线对比。取相应的诊断点分数进行分组，并通过Kaplan-meier法进行生存分析，以进一步验证模型的准确性。同时，以实例应用方式阐述预测模型的使用方法。　　结果：　　终末期肿瘤生存概率预测模型具有较好的一致性（C-index=0.692）,拟合度可。模型具有较好的诊断符合率，与真实情况对比，18天、31天预测ROC曲线下面积分别为0.705、0.766，且均有统计学意义（P＜0.05）。通过对不同分数段患者的生存分析，发现相应的诊断分数下，具有较好的区分度。　　结论：　　本研究预测模型，具有科学性、易操作性、可读性等优点，能够为临床医师对住院的终末期肿瘤患者的生存概率预测提供参考，为进一步治疗方案的选择、家属沟通等提供有效支持。诚然，本预测模型还有待进一步优化。

目录

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英文缩略词表

前言

第一章 肿瘤性与非肿瘤性死亡患者住院生存情况分析

2 结果

第二章 影响终末期肿瘤性死亡患预后的多因素分析

2 结果

第三章 终末期肿瘤患者预后模型的建立及应用

2 结果

讨论

2 影响终末期肿瘤性死亡患预后的多因素分析

3 终末期肿瘤患者预后模型的建立及应用

结论

3 终末期肿瘤患者预后模型的建立及应用

参考文献

综述:终末期肿瘤患者生存预测模型的研究进展

致谢

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