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卵巢子宫内膜样癌预后分析及预测模型建立

目的：

卵巢子宫内膜样癌(ovarianendometrioidcancer,OEC)临床少见，诊断时多在早

期，预后较好。目前主要根据国际妇产科联合会(internationalfederationof

gynecologyandobstetrics,FIGO)分期判断OEC患者预后，然而现有研究表明年龄、

手术残存肿瘤大小、腹膜播散、相关基因突变、手术、化疗等也显著影响其预后。

本研究的目的是探讨影响OEC患者癌症特异性生存(cancer-specificsurvival,CSS)的

预后因素，建立并验证OEC患者预后列线图预测模型，同时建立风险分层系统区

分低、中、高危风险人群。

方法：

从监测、流行病学和最终结果(TheSurveillance,EpidemiologyandEndResults,

SEER)数据库中检索了2000-2018年卵巢癌患者的相关数据，分析卵巢癌不同组织

学亚型的发病率、占比和CSS曲线。将OEC患者按7:3的比例随机分为建模组和

验证组，对建模组中患者通过单因素和多因素Cox回归分析确定OEC的独立预后

因素，并创建OEC患者3年、5年和10年CSS的列线图预测模型。然后使用C指

数、ROC曲线下面积(areaunderROCcurve,AUC)、净重分类指数(netreclassification

index,NRI)和综合判别改善(integrateddiscriminationimprovement,IDI)评估列线图预

测模型的预测能力。使用校准曲线来评估列线图预测模型的准确性。使用决策曲线

分析(decisioncurveanalysis,DCA)来比较列线图预测模型和FIGO分期模型的临床实

用性。基于列线图预测模型，还创建了网页预测小程序便于临床使用。最后，建立

风险分层系统区分低、中、高危风险人群。

结果:

1、2000-2018年期间，卵巢癌和OEC的年龄调整后发病率均呈下降趋势，子

宫内膜样癌占卵巢癌的12.22%。不同组织学亚型的卵巢癌之间的预后存在显著差异

(P0.001)，子宫内膜样癌预后较好，5年CSS率为81.3%。

2、多因素分析结果显示OEC患者CSS的独立预后因素包括年龄、婚姻状况、

肿瘤偏侧性、病理分级、FIGO分期、肿瘤大小、初诊CA125和手术方式(P0.05)。

I

3、建模组和验证组的列线图预测模型C指数分别为0.819和0.812；3年、5年

和10年的列线图预测模型的AUC值均大于0.80（建模组：0.840、0.841和0.833，

验证组：0.803、0.804和0.795），NRI（建模组：0.267、0.287和0.313，验证组：

0.250、0.314和0.355）和IDI（建模组：0.052、0.063和0.075，验证组：0.061、

0.081和0.087）均大于0，说明列线图预测模型与经典的FIGO分期系统相比具有

更好的预测能力。建模组和验证组的校正曲线显示预测值与实际观测值高度一致，

表明列线图预测模型具有良好的准确性。DCA曲线也显示列线图预测模型较FIGO

分期系统具有更好的临床实用性。

4、基于列线图预测模型的风险分层系统可以有效区分低、中、高危组患者

(P0.001)。

结论：

1、OEC患者CSS的独立预后因素包括年龄、婚姻状况、肿瘤偏侧性、病理分

级、FIGO分期、肿瘤大小、初诊CA125和手术方式。

2、列线图预测模型能准确地个体化预测OEC患者的生存及预后情况，相较于

FIGO分期系统有更好的预测能力和临床实用性。

3、风险分层系统可有效区分低、中、高危风险人群，为临床治疗提供参考。

关键词:

卵巢子宫内膜样癌，癌症特异性生存，列线图，预测模型，风险分层系统

II

Abstract

Prognosticana