Survival Analysis and a Novel Nomogram Model for Progression-Free Survival in Patients with Prostate Cancer.
Survival Analysis and a Novel Nomogram Model for Progression-Free Survival in Patients with Prostate Cancer.
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前列腺癌患者无进展生存的生存分析和新型列线图模型
DOI：
10.1155/2022/6358707
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发表时间：
2022
影响因子：
--
通讯作者：
Zhu W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Han Y;Wen X;Chen D;Li X;Leng Q;Wen Y;Li J;Zhu W
本研究旨在对前列腺癌（PCa）患者基于格里森分级、总前列腺特异性抗原（tPSA）、碱性磷酸酶（ALP）以及TNM分期进行生存分析，并构建预后列线图模型。
本研究分析了255例PCa患者的无进展生存期（PFS）。运用 Kaplan - Meier生存曲线和Cox回归分析评估tPSA和ALP的预后价值，并进一步建立基于格里森分级、tPSA、ALP以及TNM分期的列线图模型，以预测PCa患者的PFS。
不同格里森分级、tPSA和ALP水平以及TNM分期的PCa患者，其PFS存在差异。格里森分级、tPSA、ALP和TNM分期是四个独立的预后指标。所建立列线图在测试队列中预测PFS的C指数为0.705，在验证队列中为0.687，校准曲线表明该列线图预测的PCa患者PFS与实际PFS具有良好的一致性。
本研究数据表明，PCa患者的格里森分级、tPSA、ALP和TNM分期与PFS独立相关，基于这些指标构建的列线图模型对PCa患者PFS的预测可能具有重要价值。
This study sought to perform a survival analysis and construct a prognostic nomogram model based on the Gleason grade, total prostate-specific antigen (tPSA), alkaline phosphate (ALP), and TNM stage in patients with prostate cancer (PCa). The progression-free survival (PFS) of 255 PCa patients was analyzed in this study. The prognostic value of tPSA and ALP was evaluated using the Kaplan-Meier survival curves and Cox regression analysis, and a nomogram model based on the Gleason grade, tPSA, ALP, and TNM stage was further established for PFS prediction in PCa patients. PCa patients with different Gleason grades, tPSA and ALP levels, and TNM stages presented distinct PFS. The Gleason grade, tPSA, ALP, and TNM stage were four independent prognostic indicators. The C-index of the established nomogram was 0.705 for PFS in the test cohort and 0.687 for the validation cohort, and the calibration curves indicated a good consistency between predicted and actual PFS in PCa patients. The data of this study demonstrated that the Gleason grade, tPSA, ALP, and TNM stage of PCa patients are independently correlated with PFS, and a nomogram model based on these indicators may be valuable for the PFS prediction in PCa patient.
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影响因子：
4.8
作者：
Nordstrom, Tobias;Akre, Olof;Eklund, Martin
通讯作者：
Eklund, Martin
影响因子：
2.1
作者：
Sarvari, B. K. D.;Mahadev, D. Sankara;Mastan, S. A.
通讯作者：
Mastan, S. A.
影响因子：
5.2
作者：
Xiong, Yongfu;You, Wenxian;Fu, Zhongxue
通讯作者：
Fu, Zhongxue
影响因子：
3.4
作者：
Roberto, Michela;Botticelli, Andrea;Marchetti, Paolo
通讯作者：
Marchetti, Paolo
DOI：
10.3322/caac.21391
发表时间：
2017-05-06
期刊：
CA: a cancer journal for clinicians
影响因子：
--
作者：
Buyyounouski MK;Choyke PL;McKenney JK;Sartor O;Sandler HM;Amin MB;Kattan MW;Lin DW
通讯作者：
Lin DW