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J-GLOBAL ID：202002211079091405   整理番号：20A0232068

胆道系腫瘍患者の生存予測モデルの構築と検証研究【JST・京大機械翻訳】

Prediction model for survival in patients with biliary tract cancer: a development and validation study

著者 (12件)： Han Lei (陸軍軍医大学第一附属医院医務処,重慶,400038) ,  Cui Ping (済寧医学院公共衛生学院 272067) ,  Tang Mingshuang (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Zhang Min (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Cui Huijie (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Ceng Ziqian (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Chen Siyu (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Liu Shanshan (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Song Bin (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Gu Dongqing (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Wang Xin (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038) ,  Zhang Ben (陸軍軍医大学第一附属医院流行病学中心,重慶,400038)
資料名： Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi  (Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi)
巻： 40  号： 11  ページ： 1461-1469  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2330A  ISSN： 0254-6450  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】胆道系腫瘍患者の生存率とその影響因子を調査し,予後リスク予測モデルを構築し,生存確率を予測する。方法:米国のモニタリング、疫学と結果項目(SEER)により収集した2010-2015年に診断された14005例の胆道系腫瘍(胆嚢癌、肝外胆管癌と膨大部癌を含む)患者を観察群として選択した。多変量Cox回帰モデルを用い、胆道系腫瘍の予後因子を調べ、予測列線図を構築し、その1、3と5年総生存率を予測し、モデル予測と識別能力と校正能力評価を行った。同時に、SEER2004-2009年に診断された11953例の患者を検証コホートとして、モデルの外部予測正確性を検証した。結果:胆道系腫瘍患者の1、3と5年の総生存率はそれぞれ41.9%、20.4%と15.3%であった。年齢>50歳代、黒人/インディアン/アラスカ人種、高いTNM分期と悪い組織学的分化程度は患者の死亡の危険因子であり、既婚状態、亜系と太平洋島人種、医療保険と原発部位手術は保護因子であり、性別は予後と無関係である。予測モデルCの統計量は0.73(95%CI:0.720.74)であり、検量線は胆道系腫瘍患者の1、3と5年の予測生存確率と実際の生存確率の相互曲線が45°の対角線に近いことを示した。検証コホートの結果は,モデリング行列と類似しており,予測モデルCの統計量は0.70(95%CI:0.690.72)であり,この予測モデルが高い外部適用性を持つことを示唆した。胆嚢癌、肝外胆管癌と膨大部癌は総胆管系腫瘍とよく一致した。結論:胆道系腫瘍患者の生存率は比較的悪く、予後因子に基づく生存予測モデルは高い予測正確性を有する。将来この予測モデルを臨床に応用し、患者の個別化治療を指導する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予後 ,  総胆管 ,  生存率 ,  危険因子 ,  疫学 ,  個別化医療 ,  分化 ,  モデリング ,  *予測モデル ,  母集団 ,  回帰モデル ,  胆嚢腫瘍 ,  *腫瘍 ,  統計量 ,  *胆道 ,  胆管 ,  *モデル
準シソーラス用語： *胆管系 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Biliary tract cancer ,  Cohort study ,  Survival rate ,  Prognostic factor ,  Prediction model

分類 (1件)： 疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 胆道 ,  腫瘍 ,  患者 ,  生存 ,  予測モデル ,  構築 ,  検証 ,  研究