【摘 要】
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目的:构建预测老年上皮性卵巢癌（EOC）患者早期死亡列线图,协助临床诊疗。方法:回顾分析SEER数据库中2004年至2015年被诊断为EOC的3946例老年患者的临床病理数据,应用单因素和多因素logistic回归模型筛选独立预测因子,由此构建预测老年EOC患者全因性和EOC特异性早期死亡的列线图并将其可视化。采用接受者操作特性曲线（ROC）、决策曲线（DCA）和校准曲线进行内部验证。收集宁波大学
【基金项目】
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宁波市自然科学基金（No:2018A610331）；
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目的:构建预测老年上皮性卵巢癌（EOC）患者早期死亡列线图,协助临床诊疗。方法:回顾分析SEER数据库中2004年至2015年被诊断为EOC的3946例老年患者的临床病理数据,应用单因素和多因素logistic回归模型筛选独立预测因子,由此构建预测老年EOC患者全因性和EOC特异性早期死亡的列线图并将其可视化。采用接受者操作特性曲线（ROC）、决策曲线（DCA）和校准曲线进行内部验证。收集宁波大学附属第一医院2010年1月至2022年12月被诊断为EOC的396例患者的临床病理资料,对上述构建的列线图进行外部验证,以充分评估预测模型的准确性和临床效用。结果:训练队列中全因性和EOC特异性早期死亡列线图的AUC均为0.847,内部验证队列中全因性和EOC特异性早期死亡列线图的AUC分别为0.819、0.808,外部验证队列中全因性和EOC特异性早期死亡列线图的AUC分别为0.871、0.888。DCA决策曲线分析表明列线图的临床预测价值高于FIGO分期模型及其他临床因素;校准曲线显示列线图的早期死亡预测结果与实际结果之间具有良好的一致性。结论:本研究构建的预测列线图可应用于临床,协助医生为老年EOC患者提供个体化治疗方案,改善患者预后。
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