A Prognostic Model for Survival in Patients with Gastric Signet Ring Cell Carcinoma

列线图 医学 印戒细胞癌 内科学 比例危险模型 接收机工作特性 监测、流行病学和最终结果 一致性 单变量 多元分析 肿瘤科 TNM分期系统 流行病学 癌症 腺癌 多元统计 肿瘤分期 癌症登记处 数学 统计
作者
Xiaoxiao Shao,Xichen Li,Zi-Jian Lin,Zi-Jian Lin,Zi-Jian Lin,Weizhong Wang,He Huang
出处
期刊:Digestive Diseases [S. Karger AG]
卷期号:: 1-9 被引量:2
标识
DOI:10.1159/000536454
摘要

<b><i>Introduction:</i></b> The objective of our study was to develop a nomogram to predict overall survival (OS) and cancer-specific survival (CSS) in patients with gastric signet ring cell carcinoma (GSRCC). <b><i>Methods:</i></b> A total of 3,408 GSRCC patients between 1975 and 2017 were screened from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database and randomly divided into training and validation cohorts. Univariate and multivariate Cox analyses were conducted to identify independent prognostic factors for the construction of a nomogram. The performance of the model was then assessed by the concordance index (C-index), calibration plot, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Then, the novel nomogram was further assessed by 64 GSRCC patients from our hospital as the external cohort. <b><i>Results:</i></b> We identified age, tumor lymph node metastasis (TNM) staging system, surgery, and chemotherapy as significant independent elements of prognosis. On this basis, a nomogram was constructed, with a C-index of OS in the training and validation cohorts of 0.763 (95% CI: 0.751–0.774) and 0.766 (95% CI: 0.748–0.784) and a C-index of CSS of 0.765 (95% CI: 0.753–0.777) and 0.773 (95% CI: 0.755–0.791), respectively. The AUCs of the nomogram for predicting 2- and 5-year OS were 0.848 and 0.885, respectively, and those for predicting CSS were 0.854 and 0.899, respectively, demonstrating the excellent predictive value of the constructed nomogram compared to the traditional AJCC staging system. Similar results were also observed in both the internal and external validation sets. <b><i>Conclusion:</i></b> The nomogram provided an accurate tool to predict OS and CSS in patients with GSRCC, which can assist clinicians in making predictions about individual patient survival.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
peterlzb1234567完成签到,获得积分10
7秒前
李金奥完成签到 ,获得积分10
18秒前
dreamwalk完成签到 ,获得积分10
21秒前
maclogos完成签到,获得积分10
25秒前
落落完成签到 ,获得积分0
27秒前
zyjsunye完成签到 ,获得积分0
36秒前
曾建完成签到 ,获得积分10
36秒前
腰果虾仁完成签到 ,获得积分10
37秒前
穆一手完成签到 ,获得积分10
54秒前
陈米花完成签到,获得积分10
55秒前
yyjl31完成签到,获得积分0
55秒前
Simon_chat完成签到,获得积分10
55秒前
吐司炸弹完成签到,获得积分10
56秒前
mayfly完成签到,获得积分10
57秒前
邵翎365完成签到,获得积分10
1分钟前
雨城完成签到 ,获得积分10
1分钟前
时尚的哈密瓜完成签到,获得积分10
1分钟前
Tree_完成签到 ,获得积分10
1分钟前
请叫我表情帝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
清爽玉米完成签到,获得积分10
1分钟前
小西完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zhangguo完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Lucas应助Lily采纳,获得10
2分钟前
subass完成签到 ,获得积分10
2分钟前
彭彭完成签到 ,获得积分10
2分钟前
vincent完成签到 ,获得积分10
2分钟前
体贴问丝完成签到 ,获得积分10
2分钟前
远山完成签到 ,获得积分10
2分钟前
mm_zxh完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Benjamin完成签到 ,获得积分10
3分钟前
jerry完成签到 ,获得积分10
3分钟前
健壮的芷容完成签到,获得积分10
3分钟前
LELE完成签到 ,获得积分10
3分钟前
开拖拉机的医学僧完成签到 ,获得积分10
3分钟前
中恐完成签到,获得积分10
3分钟前
oaoalaa完成签到 ,获得积分10
3分钟前
4分钟前
Lily发布了新的文献求助10
4分钟前
高分求助中
Evolution 10000
Distribution Dependent Stochastic Differential Equations 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
Die Gottesanbeterin: Mantis religiosa: 656 400
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3158663
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2809828
关于积分的说明 7883769
捐赠科研通 2468539
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1314323
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 630582
版权声明 601983