第一部分308例骨肉瘤患者流行病学调查分析目的:了解浙江省内骨肉瘤流行病学现状。方法:收集2010年3月至2016年3月间浙江大学医学院附属第二医院骨科收治并确诊为骨肉瘤患者的相关资料和信息,包括年龄、性别、地域分布、肿瘤部位、首发症状及院外症状持续时间、病理分型等,对其进行统计分析。结果:浙医二院骨科于2010年至2016年间共收治浙籍骨肉瘤患者308例,平均年龄为20.47士13.93岁,其中10-30岁人群占71.74%,40-55岁人群占14.61%,;男性患者180例,女性患者128例,男女比为1.41:1;最常见的发病部位依次为股骨174例(56.49%,其中84.48%位于股骨远端)、胫骨69例(22.40%,其中86.96%位于胫骨近端);最常见的首发症状为疼痛(68.91%),院外症状持续时间平均为3.72±9.71月,最长为10年;病理分型以骨母细胞型最为常见(40.02%);诊治期间存在转移的患者为38例(12.34%);保肢率为84.74%;3年和5年生存率分别为74.79%、63.64%。我院年收治骨肉瘤患者占浙江省常住人口比例为0.79/百万/年。结论:本研究报道了浙江省内308例骨肉瘤患者人口流行病学、发病特点及临床诊疗相关的数据,一定程度上反映当前浙江省内骨肉瘤流行病学现状。第二部分骨肉瘤患者预后因素分析目的:探讨影响骨肉瘤患者生存预后的相关因素。方法:回顾性分析2009年3月至2014年3月间浙江大学医学院附属第二医院骨科收治并确诊为骨肉患者的病例资料,以临床(年龄、性别、肿瘤部位、院外症状持续时间、是否存在病理性骨折、肿块大小、疼痛、关节活动度)、血液学(碱性磷酸酶(ALP)、乳酸脱氢酶(LDH)、淋巴细胞绝对值(LYM))、影像学(X线:成溶骨性质、边界、钙化,MRI:肿瘤体积、髓内病变长度、瘤周水肿)、病理(活检方式、病理分型、肿瘤坏死率)以及治疗(手术方式)等因素为变量指标,应用Kaplan-Meier计算无病生存率,Log-rank检验进行单因素生存分析,Cox回归模型进行多因素生存分析筛出影响骨肉瘤患者预后的相关因素。结果:单因素生存分析结果显示:肿瘤部位、包块大小、活检方式、化疗后乳酸脱氢酶(LDH)水平、化疗前肿瘤体积、化疗后肿瘤体积、化疗前后肿瘤体积变化、肿瘤坏死率与骨肉瘤患者生存预后相关(P<0.05)。多因素生存分析结果提示:仅化疗前后肿瘤体积变化与患者生存预后相关(P<0.001),为独立危险因素。结论:骨肉瘤患者预后与化疗前后肿瘤体积变化密切相关。通过影像学上判断化疗前后肿瘤体积的变化,有助于评估化疗疗效,判断患者预后。第三部分骨肉瘤患者术前风险预测及评分模型的构建与验证目的:本研究利用术前易于获取的临床资料和数据构建风险预测模型,对新增骨肉瘤患者术后发生转移、复发或死亡的风险进行预测,并引入评分标准,建立兼具准确性和实用性的骨肉瘤患者术前风险评分模型。方法:纳入2008年3月至2013年3月浙江大学医学院附属第二医院骨科收治并确诊为骨肉患者的病例资料,收集术前易于获取的患者基本信息、临床、血液学、影像学、病理学等临床数据和信息,随访截止至2017年3月,期间发生死亡、远处转移或局部复发作为观察终点。将所有符合标准的患者随机分为训练样本(60%)和验证样本(40%),利用训练样本构建风险预测模型,采用多因素Logistic回归分析筛选出与患者发生死亡、远处转移或局部复发相关的独立影响因素建立模型。利用验证样本验证模型效度,通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积、灵敏度及特异度,验证该风险预测模型的预测效度。并根据模型中各变量所占权重及变量类型建立相应的风险评分标准并验证其准确性。结果:纳入肿瘤部位、化疗前后肿瘤体积变化这两个独立危险因素构建模型。模型公式为:1.367×肿瘤部位(四肢骨=0,非四肢骨=1)+1.791×化疗前后体积变化(缩小=0,无明显变化或增加=1)-1.386。训练组ROC曲线下面积为0.790,95%置信区间为0.661-0.918,验证组ROC曲线下面积为0.753,95%置信区间为0.516-0.990,灵敏度为83.9%,特异度为66.7%。设置评分标准为:肿瘤位于四肢骨为0分,非四肢骨为1分,化疗后肿瘤体积缩小为0分,无明显变化或增加为2分。按最终评分分为低危组(0分)、中危组(1分)、高危组(2分)和极高危组(3分)。结论:本研究回顾性分析浙江大学医学院附属第二医院2008年3月至2013年3月收治的骨肉瘤患者的临床相关资料和数据,构建新发骨肉瘤患者术后发生转移、复发或死亡的风险预测模型,经独立样本验证具有良好的鉴别效度和准确性,同时建立相应的评分标准,使其兼具准确性和实用性,为临床上早期筛选高危人群和制定治疗策略提供一定参考和依据。