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今天介紹的一篇文章題目為“A Novel Nomogram and Risk Classification System Predicting the Cancer-Specific Mortality of Patients with Initially Diagnosed Metastatic Cutaneous Melanoma”（一種預(yù)測(cè)初診轉(zhuǎn)移性皮膚黑色素瘤患者癌癥特異性死亡率的新型分類方案圖和風(fēng)險(xiǎn)分析）。
引言
皮膚黑色素瘤和遠(yuǎn)處器官轉(zhuǎn)移有不同的結(jié)果。在預(yù)測(cè)模型中考慮所有預(yù)后指標(biāo)可能有助于選擇可以從個(gè)性化治療策略中受益的病例。
研究方法
圖一：預(yù)測(cè)訓(xùn)練隊(duì)列中6個(gè)月、12個(gè)月和18個(gè)月癌癥特異性死亡概率的諾模圖。
分配所有10個(gè)預(yù)后因素的分?jǐn)?shù)，首先從相應(yīng)的值向上繪制一條線到“分?jǐn)?shù)”線以獲得每個(gè)因素的分?jǐn)?shù)，然后將所有因素的分?jǐn)?shù)相加以獲得總分，并從“總分”行繪制垂直線以獲得6，12和18個(gè)月的死亡概率。根據(jù)總分，可以獲得案件所屬的風(fēng)險(xiǎn)子群。病人從這項(xiàng)研究顯示為一個(gè)例子(呈現(xiàn)在紅色)。矩形的不同面積代表每個(gè)亞組患者相對(duì)比例的差異。
圖二：列線圖判別能力的評(píng)價(jià)。
(a)訓(xùn)練隊(duì)列中的AUC值。
(b)驗(yàn)證隊(duì)列中依賴于時(shí)間的AUC值。
(c)訓(xùn)練隊(duì)列中6個(gè)月，12個(gè)月和18個(gè)月的ROC曲線和AUC值。
(d)驗(yàn)證隊(duì)列中6個(gè)月，12個(gè)月和18個(gè)月的ROC曲線和AUC值。
圖三：列線圖校正曲線。Y軸是CSD的觀測(cè)累積發(fā)病率，x軸表示基于預(yù)測(cè)模型的CSD的預(yù)測(cè)概率。與理想線(45度線)相鄰的線對(duì)應(yīng)于預(yù)測(cè)精度。
(a)為期6個(gè)月的懲教署校正曲線。
(b)為期12個(gè)月的可持續(xù)發(fā)展訓(xùn)練計(jì)劃的校正曲線。
(c)訓(xùn)練隊(duì)伍的18個(gè)月懲教署校正曲線。
(d)驗(yàn)證隊(duì)列6個(gè)月的 CSD 校正曲線。
(e)驗(yàn)證隊(duì)列的12個(gè)月可持續(xù)發(fā)展計(jì)劃的校正曲線。
(f)驗(yàn)證隊(duì)列的18個(gè)月可持續(xù)發(fā)展計(jì)劃的校正曲線。懲教署與癌癥有關(guān)的死亡個(gè)案。
圖四：列線圖的判定曲線分析。
計(jì)算了培訓(xùn)和驗(yàn)證隊(duì)列的凈效益(yax)。藍(lán)線代表臨床凈收益跨越一系列閾值概率；水平紅線假設(shè)沒有病例將經(jīng)歷事件；綠線假設(shè)所有病例將經(jīng)歷事件。
(a)訓(xùn)練隊(duì)伍中為期6個(gè)月的懲教署工作。
(b)訓(xùn)練隊(duì)伍的十二個(gè)月懲教署。
(c)在培訓(xùn)隊(duì)列中為期18個(gè)月的可持續(xù)發(fā)展。
(d)在驗(yàn)證隊(duì)列中為期6個(gè)月的可持續(xù)發(fā)展。
(e)驗(yàn)證隊(duì)列中為期12個(gè)月的可持續(xù)發(fā)展。
(f)驗(yàn)證隊(duì)列中18個(gè)月的CSD。懲教署與癌癥有關(guān)的死亡個(gè)案。
圖五：累積發(fā)病率對(duì)低中高風(fēng)險(xiǎn)人群癌癥特異性死亡的估計(jì)。
(a)納入研究的所有患者。
(b)訓(xùn)練隊(duì)列中的患者。
(c)驗(yàn)證隊(duì)列中的患者
結(jié)論
總之，這項(xiàng)研究為預(yù)測(cè)遠(yuǎn)處器官轉(zhuǎn)移的晚期黑色素瘤患者的CSD提供了一個(gè)有用的列線圖和相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)分類方案，展示了良好的性能和臨床可用性。雖然還需要進(jìn)一步的外部驗(yàn)證，但我們的工具可能用于患者咨詢和指導(dǎo)各方面的決策，包括生存評(píng)估、個(gè)體化治療和臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)。
參考文獻(xiàn)：Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2018. CA: a cancer journal for clinicians. 2018;68(1):7–30.
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