文档介绍：汕头大学
硕士学位论文
前列腺癌预后影响因素的Cox模型分析
姓名:黄耀林
申请学位级别:硕士
专业:临床医学(泌尿外科)
指导教师:叶炯贤
2010-05-20
汕头大学医学院 2003 级临床医学(本硕连读)硕士研究生学位论文
中文摘要

目的探讨前列腺癌患者预后的影响因素,建立能够预测前列腺癌预后情况的Cox比例风险
模型,为前列腺癌的治疗和预后判断提供依据。

方法收集2003年1月至2009年8月间北京大学深圳医院收治确诊为前列腺癌的病例资料,共
145例,门诊资料查询及电话随访至2010年2月。剔除临床资料缺失、失访时间早或死于其它
疾病的病例12例,余133例前列腺癌纳入研究对象。运用Kaplan-Meier法计算生存率,Log-rank
检验进行生存分析,Cox比例风险回归模型对29项可能影响前列腺癌预后的因素进行单因素、
多因素分析,筛选出影响前列腺癌预后的独立因素,建立生存预测模型,确定预后指数
(prognosis index, PI)界值,并验证其有效性。

结果前列腺癌患者1、3、%、%、%。Cox模型多
因素分析显示影响前列腺癌患者预后的的独立因素分别是:X4骨痛(RR=, P=)、
X9HGB(RR=, P=)、X20T期(RR=, P=)、X29治疗方式(RR=, P=)
四项指标。由此建立前列腺癌预后预测模型:PI=-+ X4+ X9+ X20-
2
X29,X = (P<),说明方程建立合理。计算出每个个体PI值,根据PI值将患者分成
高、中、低危三组,Log-rank检验显示组间的生存率有显著差异(P<)。

结论 T期、HGB、骨痛、治疗方式四项指标是影响前列腺癌预后的独立因素;其中,治疗
方式是预后的保护因素,其余三项均为危险因素。基于这四项指标建立的PI模型可有效地预
测前列腺癌患者的生存状况。在临床工作中,我们可以根据PI模型,通过简单的计算即可预
测患者的预后,为前列腺癌治疗方法的选择和预后判断提供良好的参考依据,具有很高的实
用价值。

关键词前列腺癌;Cox比例风险回归模型;生存分析;预后

IV
汕头大学医学院 2003 级临床医学(本硕连读)硕士研究生学位论文
English Abstract

Objective The aim of the study is to explore the prognostic factors of carcinoma of the
prostate(CaP) and establish Cox proportional hazards model for predicting prognosis of CaP,
providing proof for the treatment and prognosis prediction of CaP.

Methods Data of 145 patients who were diagnosed with CaP in Peiking University Shenzhen
Hospital from January 2003 to August 2009 were collected. All case were out-patient and telephone
follow-uped until February 2010. 12 cases were eliminated because of plete clinic data,
failure of follow-up early or dying of other diseases, and the other 133 cases were inclued in the
study. Kaplan-Meier method and Log-rank test were used for survival analysis, and 29 factors
possiblly impacting on prognosis of CaP were univariate and multivarate analysed base on the Cox
proportional hazards regression model. Then, indepe