Prediction of overall survival after radical gastrectomy using nomograms created by tumor markers

列线图 医学 单变量 癌胚抗原 接收机工作特性 比例危险模型 胃切除术 多元分析 多元统计 内科学 肿瘤科 曲线下面积 癌症 单变量分析 危险系数 外科 统计 置信区间 数学
作者
Lixiang Zhang,Ziyi Cao,Haohao Li,Chuanhong Li,Ang-Qing Li,Pan-Quan Luo,En-Dong Song,Wei Wang,Wenxiu Han,Ye-Zhou Su,L Ye,Aman Xu
出处
期刊:Journal of Investigative Medicine [BMJ]
卷期号:71 (7): 782-790 被引量:1
标识
DOI:10.1177/10815589231179927
摘要

Prediction of prognosis after radical resection of gastric cancer has not been well established. Therefore, we aimed to establish a prognostic model based on a new score system of patients with gastric cancer. A total of 1235 patients who underwent curative gastrectomy at our hospital from October 2015 to April 2017 were included in this study. Univariate and multivariate analyses were used to screen for prognostic risk factors. Construction of the nomogram was based on Cox proportional hazard regression models. The construction of the new score models was analyzed by the receiver operating characteristic curve (ROC curve), calibration curve, and decision curve. Multivariate analysis showed that tumor size, T, N, carcinoembryonic antigen, CA125, and CA19-9 were independent prognostic factors. The new score model had a greater AUC (The area under the ROC curve) than other systems, and the C-index of the nomogram was highly reliable for evaluating the survival of patients with gastric cancer. Based on the tumor markers and other clinical indicators, we developed a precise model to predict the prognosis of patients with gastric cancer after radical surgery. This score system can be helpful to both surgeons and patients.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
ywhys完成签到,获得积分10
1秒前
不良帅发布了新的文献求助10
1秒前
mkl完成签到,获得积分20
1秒前
123完成签到 ,获得积分10
1秒前
Jerome完成签到,获得积分10
2秒前
ding应助林白采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
搜集达人应助LTB采纳,获得10
6秒前
残风完成签到,获得积分10
6秒前
ygh0122完成签到 ,获得积分20
7秒前
8秒前
8秒前
小明完成签到,获得积分10
9秒前
吧KO完成签到 ,获得积分10
9秒前
懒虫儿坤发布了新的文献求助10
9秒前
Lucas应助健壮涵柳采纳,获得10
9秒前
10秒前
补药学习完成签到,获得积分10
10秒前
ri_290完成签到,获得积分10
11秒前
NICAI应助牛牛采纳,获得10
12秒前
科研通AI6应助科研牛人采纳,获得10
12秒前
13秒前
汉堡包应助康康采纳,获得10
14秒前
害羞的思松完成签到,获得积分20
14秒前
14秒前
CR7应助不良帅采纳,获得20
15秒前
15秒前
田様应助记忆缺失采纳,获得10
16秒前
客可完成签到 ,获得积分10
16秒前
我是老大应助yinx采纳,获得10
17秒前
完美世界应助懒虫儿坤采纳,获得10
18秒前
19秒前
qqwxp发布了新的文献求助10
19秒前
yanghaiyu发布了新的文献求助10
21秒前
23秒前
斯文蜻蜓发布了新的文献求助10
24秒前
科研通AI6应助wsy采纳,获得10
25秒前
健忘无声完成签到 ,获得积分10
26秒前
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1581
以液相層析串聯質譜法分析糖漿產品中活性雙羰基化合物 / 吳瑋元[撰] = Analysis of reactive dicarbonyl species in syrup products by LC-MS/MS / Wei-Yuan Wu 1000
Current Trends in Drug Discovery, Development and Delivery (CTD4-2022) 800
Biology of the Reptilia. Volume 21. Morphology I. The Skull and Appendicular Locomotor Apparatus of Lepidosauria 600
The Scope of Slavic Aspect 600
Foregrounding Marking Shift in Sundanese Written Narrative Segments 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5537391
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4624923
关于积分的说明 14593864
捐赠科研通 4565456
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2502376
邀请新用户注册赠送积分活动 1480976
关于科研通互助平台的介绍 1452191