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2018年9月3日，爱思唯尔旗下《转化肿瘤学》在线发表复旦大学附属肿瘤医院上海医学院生物医学研究院邵志敏、胡欣、江一舟等学者的人群大数据研究报告，开发并验证了预测乳腺癌年轻女性生存的整合列线图。 该人群大数据研究从监测流行病学最终结果（SEER）数据库选择1990～2010年被诊断为浸润性乳腺癌的2万4889例40岁以下女性，随机分为训练队列（演算组）1万2465例和验证队列（验算组）1万2424例。通过竞争风险模型，推算乳腺癌相关生存率。确定并且整合总生存和乳腺癌相关生存的显著预后因素，以构建列线图（又称线规图、列线图、诺谟图，在其他相关因素变量已知时给出一个因素变量数值、用数字刻度反映因素变量之间函数关系的专用图，主要用于医学、测绘学、大气科学、古生物学）。对列线图的校准、区分、风险分组分层能力进行评定。 结果一共确定总生存和乳腺癌相关生存的八个独立预后因素（种族、组织学类型、分级、肿瘤大小、阳性淋巴结数量、雌激素受体状态、孕激素受体状态、手术类型）并且将其整合于列线图的构建。校准曲线表明，预测率与观测率之间高度一致。训练队列（演算组）列线图与TNM分期系统相比，预测生存的一致性指数显著较高：总生存（0.724比0.694，P<0.001）、乳腺癌相关生存（0.733比0.702，P<0.001）。此外，各个TNM分期的不同风险分组分层患者所见生存显著不同。 因此，该研究开发并验证了新的列线图，可以准确预测乳腺癌年轻女性的总生存和乳腺癌相关生存，有助于临床医师进行个体化决策。 |
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