申请/专利权人：北京市肿瘤防治研究所

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117524486B

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明提出了用于预测术后患者无进展生存概率的TTE模型建立方法。根据本发明的TTE终模型构建方案，引入了基于纵向模型预测的时变预测变量以及基线特征变量和术前实验室检查指标相关截面变量作为终模型的协变量，运用多种先进的统计模型与方法，构建出用于预测腹膜后肉瘤患者的术后无进展生存概率的TTE模型。应用该模型能有效估计腹膜后肉瘤患者术后PFS概率，还能准确识别对PFS影响显著的变量，对腹膜后肉瘤患者术后疾病进展过程实现个体化预测和早期干预具有重大临床意义。根据本发明还可结合使用终模型和Cox回归验证，使得关键变量选择和效应评估更加精准。

主权项：1.一种用于预测术后患者无进展生存概率的TTE模型建立方法，其特征在于，所述TTE模型用于预测腹膜后肉瘤患者的术后无进展生存概率，所述方法包括：构建患者数据集，所述患者数据集包括所收集的患者的术后无进展生存期数据；通过拟合所构建的患者数据集，建立TTE模型的基础风险模型；得到多个候选的预测变量，所述候选的预测变量包括时变预测变量和常预测变量，所述时变预测变量包括多个潜在预后标志物的统计量的纵向模型的预测值，所述潜在预后标志物包括术后身体质量指数BMI、术后血清总蛋白TP、术后白细胞WBC，所述常预测变量包括基线特征变量和术前实验室检查指标相关截面变量，包括肿瘤分级GRADE、基线转移META、切除效果COMP、切除肿瘤体积RESTV、术前纤维蛋白原LNFIB；根据候选的预测变量影响无进展生存期预测的显著程度，从所述多个候选的预测变量中选出关键预测变量加入所述基础风险模型，以建立TTE模型的终模型，所述终模型用于预测患者个体的无进展生存概率，并且基于下式建立所述终模型： ，其中，代表第i个个体的TTE终模型的风险函数；表示所述TTE基础风险模型的函数；和分别为第i个个体的时变预测变量和常预测变量；和是描述第j个预测变量效应的系数，系数为正则表明该预测变量为风险因素，系数为负则表明该预测变量为保护因素，系数为0则表明该预测变量为无关因素；指代风险函数受时变预测变量影响的函数形式；p、q和r依次为所述终模型中连续型常预测变量、二分类常预测变量和时变预测变量的个数；所述方法还包括：进行个体参数的多变量Cox回归，以分析不同个体参数变量对无进展生存的风险比，纳入分析的个体参数变量包括所述终模型中的所述关键预测变量的纵向模型的结构参数的经验贝叶斯估计；根据个体参数的多变量Cox回归的分析结果，识别对无进展生存影响显著的个体参数变量；进行基于终模型预测常变量的多变量Cox回归，以分析所述终模型的不同预测常变量对无进展生存的风险比，纳入分析的预测常变量包括所述终模型中的所述关键预测变量的纵向模型在指定时间的预测结果；根据基于终模型预测常变量的多变量Cox回归的分析结果，识别对无进展生存影响显著的终模型预测常变量。

全文数据：

权利要求：

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