Konstruktion und Validierung von Nomogrammen basierend auf den Log-Odds positiver Lymphknoten zur Vorhersage der Prognose von Lungenneuroendokrinen Tumoren

Hintergrund: Diese Forschung hatte zum Ziel, die prädiktive Leistung der Log-Odds positiver Lymphknoten (LODDS) für die Langzeitprognose von Patienten mit lymphknoten-positiven Lungenneuroendokrinen Tumoren (LNETs) zu untersuchen. Methoden: Wir sammelten 506 geeignete Patienten mit resezierten LNETs der N1/N2-Klassifikation aus der Surveillance, Epidemiologie und End Results (SEER)-Datenbank zwischen 2004 und 2015. Die Studienkohorte wurde basierend auf unterschiedlichen geografischen Regionen in eine Ableitungskohorte (n=300) und eine externe Validierungskohorte (n=206) unterteilt. Nomogramme wurden auf Basis der Ableitungskohorte erstellt und mithilfe der externen Validierungskohorte validiert, um das 1-, 3- und 5-Jahres-Krebs-spezifische Überleben (CSS) und Gesamtüberleben (OS) von Patienten mit LNETs vorherzusagen. Die Genauigkeit und klinische Praktikabilität der Nomogramme wurden durch Harrells Kongruenzindex (C-Index), integrierte Diskriminierungsverbesserung (IDI), nettes Reklassifikationsverbesserung (NRI), Kalibrierungsdiagramme und Entscheidungsdiagrammanalysen getestet. Ergebnisse: Das Cox-Proportional-Hazards-Modell zeigte, dass die Gruppe mit hohen LODDS (-0.79≤LODDS) eine signifikant höhere Sterblichkeit aufwies im Vergleich zu denen in der Gruppe mit niedrigen LODDS (LODDS<-0.79) sowohl für CSS als auch für OS. Darüber hinaus wurden das Alter bei der Diagnose, Geschlecht, Histotyp, Art der Operation, Strahlentherapie und Chemotherapie ebenfalls als Prädiktoren in Cox-Regressionanalysen unter Verwendung der schrittweisen Akaike-Informationskriteriums-Methode ausgewählt und in die Nomogramme aufgenommen. Die Werte von C-Index, NRI und IDI bewiesen, dass die etablierten Nomogramme besser waren als die herkömmliche achte Auflage des TNM-Staging-Systems. Die Kalibrierungsdiagramme für die Vorhersagen des 1-, 3- und 5-jährigen CSS/OS stimmten hervorragend überein. Entscheidungsdiagrammanalysen zeigten, dass die Nomogramme hinsichtlich der klinischen Anwendung von Wert waren. Schlussfolgerungen: Wir haben visualisierte Nomogramme für CSS und OS von LNET-Patienten erstellt, um Kliniker bei der individuellen Risikobewertung und Therapie zu unterstützen.