刘璐 庞琳 田彦璋

(山西医科大学 1公共卫生学院环境卫生教研室,山西 太原 030001 ;2第三医院 山西白求恩医院)

2020年全球癌症发病死亡分析报告显示,2020年新发结直肠癌(CRC)病例超过190万例,死亡935 000例,约占癌症病例和死亡人数的1/10,结直肠癌的发病率排名第三,死亡率位居第二〔1〕。远处转移作为CRC的主要死因,5年生存率仅14%〔2〕。近年来免疫〔3〕、化疗〔4〕和靶向药物治疗〔5〕等对远处转移的治疗已有很大发展,但结直肠预后依然不理想。有效且有用的预后指标可以提高CRC生存率预测的精确度,对CRC远处转移的老年患者预后改善至关重要。传统上,研究多选择Cox回归模型进行预测,并结合列线图将预测结果以图形展示〔6～8〕。然而,Cox回归模型要求满足比例风险,有时假设无法满足。Ishwaran等〔9〕提出随机生存森林算法(RSF)可以克服传统Cox比例风险回归模型的缺点,此外可以自动识别变量间的交互作用,提升预测模型的准确度〔10〕。本研究利用监测、流行病学和最终结果(SEER)的大规模真实数据库,运用随机生存森林模型对M1期老年CRC患者进行预后因素分析,为患者个性化预后评价和临床指导决策提供医学理论依据。

1 资料与方法

1.1数据来源 从美国癌症研究所SEER数据库中提取2010～2015年确诊为CRC且5年内因患癌死亡和随访5年期满仍存活的患者资料。纳入标准:①经过病理学诊断为CRC〔ICD-O-3国际肿瘤分类:直肠癌(C199和C209)和结肠癌(C180-C189)〕;②发生远处转移(M分期为M1期);③CRC是唯一的原发肿瘤;④随访信息完整。排除标准:①分化程度、分期、化疗、放疗等为不清楚……