2nomogram案例的分析及与经验

鼻咽癌预后列线图的建立和验（案例分析专业：单位：中山大学肿瘤防治中心报告内1报告内2病因：遗传、 、环境因3鼻咽癌治疗模（MRI,CWUPET/CTTNM

中晚期（Ⅱ-Ⅳa-b期 晚期（Ivc期 4

TNM史5首先考虑确认你是否存在6血浆EBVDNALinJC,etal:NEnglJMed.2004Jun10;350(24):2461-7血浆EBVDNAShaoJY,etal:Anticancerresearch24:4059-40668EBVDNALinJC,etal:NEnglJMed.2004Jun10;350(24):2461-9EBVDNALeungSF,etal:JClinOncol24:5414-8,临床问目前仍缺乏有效的方法结合血浆 DNA、临 列线图列线图(Nomogram)是一种统计数学模型,它的特点是能够整合多 FengShen,etal:JClinOnco2013Mar20;31(9):1188-列线图在早 的应114科学假114 报告内研究目建立基于EBVDNA、临床分期和 如何确定研究终点和研究人例如：早期和晚期的肿瘤患者、儿童、老年人自己研究领域确定研究终点，—肿瘤领域：总生存率（OS），无疾病生存（DFS），无进展生存率—心内科：心肌梗死、心衰—妇科 早衰研究终Ourprimaryendpointwasdisease- wascalculatedfromthedateofthefirstdiagnosisof tothedateofthefirstrelapseatanysite,deathfromanycause,ordateofthelastfollow-up问题：Theprimaryendpointwasdefinedasdisease- (DFS),whichwascalculatedfromthedateofthefirstdiagnosis tothedateofthefirstrelapseatanysite,deathfromanycause,orthedateofthelastfollow-upvisit.Moreaccura DFSshouldbedefinedasfromthedateofpatientrendered 报告内收集血浆EBVDNA、临床分期

、CRP、BMIVCA、EA、前瞻性收集前瞻性收集年 和EBVDNA的C-index、主要研究终点:无疾病生研究对统计学方法及工研究结如何选择最佳截断 差，Spine曲线分析法等

研究结(95%30-0.723to40-0.817to50-0.877to1.235to<Gender(malevs.1.293to<1.137to1.322to1.453to<

研究结(95%PNode1.136to1.288to<1.432to<0.930to2.916to<2.602to<3.325to<LDH,U/L(≥245vs.<1.217to<

研究结(95%P<0.934to≥1.253to<0.493to0.378to<Bodymassindex,<0.731to0.498to<0.513to初次投稿研究结PrimaryAlltheEBVTNMPatientsbyEBVTNMEditorTherewasnomentionabouttheC-indexofthenomogramusingonlytheother8prognosticvariableswithoutEBVDNA.ThisisimportantinordertodeterminetheaddedvalueofEBVDNAontopoftheother8prognostic修改后研究结修改后研究结 列线图A在整个人群符合度的 训练集 验证集修改后研究结列线图A在接受IMRT治疗亚组人群符合度的验修改后研究结列线图A与临床分期预测能力大小的比C-PrimaryC-ValidationAlltheTNMPatientsbyTNMNomogram修改后研究结修改后研究结列线图B研究结列线图B在接受IMRT治疗亚组人群符合度的验修改后研究结PrimaryAlltheTNMEBVPatientsbyTNMEBV血浆 鼻咽癌治疗后失败的能力优于临床分列线图A不包含EBVDNA，其预测能力优于临床分列线图B包含EBVDNA和其它8个