【摘 要】
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研究背景子宫内膜癌(EC)是危害女性生命健康的妇科常见肿瘤之一,发病率和死亡率逐年上升。现国内外评估子宫内膜癌预后模型的参数选择大多仍局限于经典临床参数,如FIGO分期,病理分型分级,肌层浸润等,虽然研究统计发现患者总体生存率较高,但临床发现治疗后复发病人逐渐增多,即使是早期低危型子宫内膜癌,仍有部分病人在术后复发,因此迫切需要建立新的预测模型评估患者预后复发情况,为临床预后管理提供参考依据。目的
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研究背景子宫内膜癌(EC)是危害女性生命健康的妇科常见肿瘤之一,发病率和死亡率逐年上升。现国内外评估子宫内膜癌预后模型的参数选择大多仍局限于经典临床参数,如FIGO分期,病理分型分级,肌层浸润等,虽然研究统计发现患者总体生存率较高,但临床发现治疗后复发病人逐渐增多,即使是早期低危型子宫内膜癌,仍有部分病人在术后复发,因此迫切需要建立新的预测模型评估患者预后复发情况,为临床预后管理提供参考依据。目的:本研究的目的是结合传统临床病理学参数及免疫组化标记物建立列线图模型以预测子宫内膜癌(EC)的复发。方法:检索并分析2013年10月至2018年5月之间接受手术治疗的537例I-III期子宫内膜癌患者的存档数据,最终纳入473例病例。将473例病例按照预定义比例7:3比例随机分为两组队列:训练队列和验证队列。在训练队列(n=332)中使用单因素回归分析筛选与EC复发相关的影响因素,使用多因素Cox风险回归模型确定与EC复发相关的独立影响因素以建立列线图模型,并在验证队列(n=141)中进一步进行模型验证。最后比较不同参数组合的模型的一致性指数(c-index),以确认该模型在临床上的应用效能。结果:训练队列中有47例复发病例,而验证队列中有20例复发病例。通过单因素、多因素Cox回归分析及结合临床相关性最终将FIGO分期(P=0.029),病理学类型(P=0.062),ER(P=0.048)和P53(P=0.030)纳入列线图模型中。其内部验证一致性指数为0.88(95%CI,0.84–0.92),外部验证的一致性指数为0.79(95%CI,0.66-0.92),因此,该列线图模型可以更准确地预测患者无复发生存率(RFS)。结论:将免疫组化标记物加入到传统临床病理学参数中可以更加准确地预测FIGO I-III期EC的复发。该列线图模型被证明是预测内膜癌无复发生存率的可靠工具。
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