Name: Ameliyat Sonrası Çoklu Primer Kolorektal Kanser Hastalarında Kansere Özgü Sağkalımı Tahmin Etmek için Rekabet Riski Nomogramı (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-09-27T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 46 s
Description: Keşfedin, rekabet riski modeliyle ameliyat sonrası çoklu primer kolorektal kanser hastalarında kansere özgü sağkalımı tahmin eden nomogram geliştirme yöntemini. Bu araç klinik karar vermeyi destekler.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<meta charset="utf8"></head><body>MPCC Hastalarında Sağkalım Tahmini için Nomogram Geliştirilmesi

<ol><li>Bray, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+cancer+statistics+2022%3A+GLOBOCAN+estimates+of+incidence+and+mortality+worldwide+for+36+cancers+in+185+countries%5BTitle%5D)+AND+%22CA+Cancer+J+Clin%22%5BJournal%5D)">Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries.</a> CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).</li>
<li>Derwinger, K., Gustavsson, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+study+of+aspects+on+gender+and+prognosis+in+synchronous+colorectal+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Med+Insights+Oncol%22%5BJournal%5D)">A study of aspects on gender and prognosis in synchronous colorectal cancer.</a> Clin Med Insights Oncol. 5, 259-264 (2011).</li>
<li>Chin, C. C., Kuo, Y. H., Chiang, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronous+colorectal+carcinoma%3A+predisposing+factors+and+characteristics%5BTitle%5D)+AND+%22Colorectal+Dis%22%5BJournal%5D)">Synchronous colorectal carcinoma: predisposing factors and characteristics.</a> Colorectal Dis. 21 (4), 432-440 (2019).</li>
<li>Nikoloudis, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronous+colorectal+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Tech+Coloproctol%22%5BJournal%5D)">Synchronous colorectal cancer.</a> Tech Coloproctol. 8 (Suppl 1), s177-s179 (2004).</li>
<li>Huang, C. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronous+and+metachronous+colorectal+cancers%3A+Distinct+disease+entities+or+different+disease+courses%5BTitle%5D)+AND+%22Hepatogastroenterology%22%5BJournal%5D)">Synchronous and metachronous colorectal cancers: Distinct disease entities or different disease courses.</a> Hepatogastroenterology. 62 (140), 838-842 (2015).</li>
<li>He, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognosis+of+synchronous+colorectal+carcinoma+compared+to+solitary+colorectal+carcinoma%3A+a+matched+pair+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Gastroenterol+Hepatol%22%5BJournal%5D)">Prognosis of synchronous colorectal carcinoma compared to solitary colorectal carcinoma: a matched pair analysis.</a> Eur J Gastroenterol Hepatol. 31 (12), 1489-1495 (2019).</li>
<li>Ranstam, J., Cook, J. A., Collins, G. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+prediction+models%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Surg%22%5BJournal%5D)">Clinical prediction models.</a> Br J Surg. 103 (13), 1886(2016).</li>
<li>Smith, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+prognostic+models+to+predict+the+occurrence+of+colorectal+cancer+in+asymptomatic+individuals%3A+a+systematic+literature+review+and+external+validation+in+the+EPIC+and+UK+Biobank+prospective+cohort+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Gut%22%5BJournal%5D)">Comparison of prognostic models to predict the occurrence of colorectal cancer in asymptomatic individuals: a systematic literature review and external validation in the EPIC and UK Biobank prospective cohort studies.</a> Gut. 68 (4), 672-683 (2019).</li>
<li>Iasonos, A., Schrag, D., Raj, G. V., Panageas, K. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+to+build+and+interpret+a+nomogram+for+cancer+prognosis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">How to build and interpret a nomogram for cancer prognosis.</a> J Clin Oncol. 26 (8), 1364-1370 (2008).</li>
<li>Conroy, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Five-year+outcomes+of+FOLFIRINOX+vs+Gemcitabine+as+adjuvant+therapy+for+pancreatic+cancer%3A+A+randomized+clinical+trial%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Five-year outcomes of FOLFIRINOX vs Gemcitabine as adjuvant therapy for pancreatic cancer: A randomized clinical trial.</a> JAMA Oncol. 8 (11), 1571-1578 (2022).</li>
<li>Zhong, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+lung+metastasis+versus+metastasis+of+bone%2C+brain%2C+or+liver+on+overall+survival+and+thyroid+cancer-specific+survival+of+thyroid+cancer+patients%3A+A+population-based+study%5BTitle%5D)+AND+%22Cancers%22%5BJournal%5D)">Impact of lung metastasis versus metastasis of bone, brain, or liver on overall survival and thyroid cancer-specific survival of thyroid cancer patients: A population-based study.</a> Cancers. 14 (13), 3133(2022).</li>
<li>Xu, Y., Wang, X., Huang, Y., Ye, D., Chi, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+LASSO-based+survival+prediction+model+for+patients+with+synchronous+colorectal+carcinomas+based+on+SEER%5BTitle%5D)+AND+%22Transl+Cancer+Res%22%5BJournal%5D)">A LASSO-based survival prediction model for patients with synchronous colorectal carcinomas based on SEER.</a> Transl Cancer Res. 11 (8), 2795-2809 (2022).</li>
<li>Zhang, X., Zhao, L., Hu, Y., Deng, K., Ren, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+risk+prediction+nomogram+for+early+death+in+patients+with+resected+synchronous+multiple+primary+colorectal+cancer+based+on+the+SEER+database%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Colorectal+Dis%22%5BJournal%5D)">A novel risk prediction nomogram for early death in patients with resected synchronous multiple primary colorectal cancer based on the SEER database.</a> Int J Colorectal Dis. 38 (1), 130(2023).</li>
<li>Zhang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Developing+prognostic+nomograms+to+predict+overall+survival+and+cancer-specific+survival+in+synchronous+multiple+primary+colorectal+cancer+based+on+the+SEER+database%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cancer+Res+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Developing prognostic nomograms to predict overall survival and cancer-specific survival in synchronous multiple primary colorectal cancer based on the SEER database.</a> J Cancer Res Clin Oncol. 149 (15), 14057-14070 (2023).</li>
<li>Austin, P. C., Lee, D. S., Fine, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Introduction+to+the+analysis+of+survival+data+in+the+presence+of+competing+risks%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Introduction to the analysis of survival data in the presence of competing risks.</a> Circulation. 133 (6), 601-609 (2016).</li>
<li>Lau, B., Cole, S. R., Gange, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Competing+risk+regression+models+for+epidemiologic+data%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Epidemiol%22%5BJournal%5D)">Competing risk regression models for epidemiologic data.</a> Am J Epidemiol. 170 (2), 244-256 (2009).</li>
<li>Nolan, E. K., Chen, H. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+of+the+Cox+model+to+the+Fine-Gray+model+for+survival+analyses+of+re-fracture+rates%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Osteoporos%22%5BJournal%5D)">A comparison of the Cox model to the Fine-Gray model for survival analyses of re-fracture rates.</a> Arch Osteoporos. 15 (1), 86(2020).</li>
<li>Park, S. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nomogram%3A+An+analogue+tool+to+deliver+digital+knowledge%5BTitle%5D)+AND+%22J+Thorac+Cardiovasc+Surg%22%5BJournal%5D)">Nomogram: An analogue tool to deliver digital knowledge.</a> J Thorac Cardiovasc Surg. 155 (4), 1793(2018).</li>
<li>Balachandran, V. P., Gonen, M., Smith, J. J., DeMatteo, R. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nomograms+in+oncology%3A+more+than+meets+the+eye%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet+Oncol%22%5BJournal%5D)">Nomograms in oncology: more than meets the eye.</a> Lancet Oncol. 16 (4), e173-e180 (2015).</li>
<li>Liang, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+validation+of+a+nomogram+for+predicting+survival+in+patients+with+resected+non-small-cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Development and validation of a nomogram for predicting survival in patients with resected non-small-cell lung cancer.</a> J Clin Oncol. 33 (8), 861-869 (2015).</li>
<li>Chen, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+postoperative+peritoneal+metastasis+in+gastric+cancer+with+serosal+invasion+using+a+collagen+nomogram%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Predicting postoperative peritoneal metastasis in gastric cancer with serosal invasion using a collagen nomogram.</a> Nat Commun. 12 (1), 179(2021).</li>
<li>Niu, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+prognostic+nomogram+for+patients+with+newly+diagnosed+adult+thalamic+glioma+in+a+surgical+cohort%5BTitle%5D)+AND+%22Neuro+Oncol%22%5BJournal%5D)">A prognostic nomogram for patients with newly diagnosed adult thalamic glioma in a surgical cohort.</a> Neuro Oncol. 23 (2), 337-338 (2021).</li>
<li>Luo, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+left-+and+right-sided+colorectal+cancer+to+explore+prognostic+signatures+related+to+pyroptosis%5BTitle%5D)+AND+%22Heliyon%22%5BJournal%5D)">Comparison of left- and right-sided colorectal cancer to explore prognostic signatures related to pyroptosis.</a> Heliyon. 10 (7), e28091(2024).</li>
<li>Keum, N., Giovannucci, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+burden+of+colorectal+cancer%3A+emerging+trends%2C+risk+factors+and+prevention+strategies%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Gastroenterol+Hepatol%22%5BJournal%5D)">Global burden of colorectal cancer: emerging trends, risk factors and prevention strategies.</a> Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 16 (12), 713-732 (2019).</li>
<li>Foster, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Oestrogen+and+colorectal+cancer%3A+mechanisms+and+controversies%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Colorectal+Dis%22%5BJournal%5D)">Oestrogen and colorectal cancer: mechanisms and controversies.</a> Int J Colorectal Dis. 28 (6), 737-749 (2013).</li>
<li>Wang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Male-biased+gut+microbiome+and+metabolites+aggravate+colorectal+cancer+development%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Sci%22%5BJournal%5D)">Male-biased gut microbiome and metabolites aggravate colorectal cancer development.</a> Adv Sci. 10 (25), e2206238(2023).</li>
<li>Krämer, H. U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Type+2+diabetes+mellitus+and+gender-specific+risk+for+colorectal+neoplasia%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Epidemiol%22%5BJournal%5D)">Type 2 diabetes mellitus and gender-specific risk for colorectal neoplasia.</a> Eur J Epidemiol. 27 (5), 341-347 (2012).</li>
<li>Aigner, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gender-+and+site-specific+differences+of+colorectal+neoplasia+relate+to+vitamin+D%5BTitle%5D)+AND+%22Aliment+Pharmacol+Ther%22%5BJournal%5D)">Gender- and site-specific differences of colorectal neoplasia relate to vitamin D.</a> Aliment Pharmacol Ther. 40 (11-12), 1341-1348 (2014).</li>
<li>Dai, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Does+tumor+size+have+its+prognostic+role+in+colorectal+cancer%3F+Re-evaluating+its+value+in+colorectal+adenocarcinoma+with+different+macroscopic+growth+pattern%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Surg%22%5BJournal%5D)">Does tumor size have its prognostic role in colorectal cancer? Re-evaluating its value in colorectal adenocarcinoma with different macroscopic growth pattern.</a> Int J Surg. 45, 105-112 (2017).</li>
<li>Rössler, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+size%2C+tumor+location%2C+and+antitumor+inflammatory+response+are+associated+with+lymph+node+size+in+colorectal+cancer+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Mod+Pathol%22%5BJournal%5D)">Tumor size, tumor location, and antitumor inflammatory response are associated with lymph node size in colorectal cancer patients.</a> Mod Pathol. 30 (6), 897-904 (2017).</li>
<li>Zhang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+impact+of+tumor+size+on+patients+with+metastatic+colorectal+cancer%3A+a+large+SEER-based+retrospective+cohort+study%5BTitle%5D)+AND+%22Updates+Surg%22%5BJournal%5D)">Prognostic impact of tumor size on patients with metastatic colorectal cancer: a large SEER-based retrospective cohort study.</a> Updates Surg. 75 (5), 1135-1147 (2023).</li>
<li>Greene, F. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TNM%3A+our+language+of+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22CA+Cancer+J+Clin%22%5BJournal%5D)">TNM: our language of cancer.</a> CA Cancer J Clin. 54 (3), 129-130 (2004).</li>
<li>Ueno, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+colorectal+cancer+staging+criteria+in+TNM+classification%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Optimal colorectal cancer staging criteria in TNM classification.</a> J Clin Oncol. 30 (13), 1519-1526 (2012).</li>
<li>Yahagi, M., Okabayashi, K., Hasegawa, H., Tsuruta, M., Kitagawa, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+worse+prognosis+of+right-sided+compared+with+left-sided+colon+cancers%3A+a+systematic+review+and+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Gastrointest+Surg%22%5BJournal%5D)">The worse prognosis of right-sided compared with left-sided colon cancers: a systematic review and meta-analysis.</a> J Gastrointest Surg. 20 (3), 648-655 (2016).</li>
<li>Holch, J. W., Ricard, I., Stintzing, S., Modest, D. P., Heinemann, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relevance+of+primary+tumour+location+in+patients+with+metastatic+colorectal+cancer%3A+A+meta-analysis+of+first-line+clinical+trials%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Cancer%22%5BJournal%5D)">The relevance of primary tumour location in patients with metastatic colorectal cancer: A meta-analysis of first-line clinical trials.</a> Eur J Cancer. 70, 87-98 (2017).</li>
<li>Petrelli, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+survival+associated+with+left-sided+vs+right-sided+colon+cancer%3A+A+systematic+review+and+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Prognostic survival associated with left-sided vs right-sided colon cancer: A systematic review and meta-analysis.</a> JAMA Oncol. 3 (2), 211-219 (2017).</li>
<li>Zheng, C., Jiang, F., Lin, H., Li, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+characteristics+and+prognosis+of+different+primary+tumor+location+in+colorectal+cancer%3A+a+population-based+cohort+study%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Transl+Oncol%22%5BJournal%5D)">Clinical characteristics and prognosis of different primary tumor location in colorectal cancer: a population-based cohort study.</a> Clin Transl Oncol. 21 (11), 1524-1531 (2019).</li>
<li>Karim, S., Brennan, K., Nanji, S., Berry, S. R., Booth, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Association+between+prognosis+and+tumor+laterality+in+early-stage+colon+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Association between prognosis and tumor laterality in early-stage colon cancer.</a> JAMA Oncol. 3 (10), 1386-1392 (2017).</li>
<li>Lindberg, L. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Risk+of+multiple+colorectal+cancer+development+depends+on+age+and+subgroup+in+individuals+with+hereditary+predisposition%5BTitle%5D)+AND+%22Fam+Cancer%22%5BJournal%5D)">Risk of multiple colorectal cancer development depends on age and subgroup in individuals with hereditary predisposition.</a> Fam Cancer. 18 (2), 183-191 (2019).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>forestplot paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>orman grafiği 3.1.3</td><td>Satır başına birden çok güven aralığına, her metin öğesi için özel yazı tiplerine, özel güven aralıklarına, ifadelerle karışık metne ve daha fazlasına izin veren bir orman grafiği.</td></tr><tr><td>ggprism paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>ggprism 1.0.5</td><td>ggprism paketi, ggplot'ları özelleştirmek ve onlara ' GraphPad Prizma' bakmak.</td></tr><tr><td>ggscidca paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>ggscidca paketi</td><td>&nbsp; 'ggscidca' paketi, geleneksel karar eğrisine ayırt edici alaka düzeyine sahip renkli çubuklar ekler. Geliştirilmiş pratiklik ve estetik.</td></tr><tr><td>ggsurvfit paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>ggsurvfit 1.1.0</td><td>ggsurvfit paketi, ggplot2 ile olaya kadar geçen süre (diğer adıyla hayatta kalma) özet rakamlarının oluşturulmasını kolaylaştırır. Kısa ve modüler kod, yayınlanmaya veya paylaşılmaya hazır görüntüler oluşturur.&nbsp;</td></tr><tr><td>gtsummary paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>gtsummary 2.0.0</td><td>gtsummary paketi, R programlama dilini kullanarak yayına hazır analitik ve özet tablolar oluşturmak için zarif ve esnek bir yol sağlar. {gtsummary} paketi, son derece özelleştirilebilir özelliklere sahip mantıklı varsayılanları kullanarak veri kümelerini, regresyon modellerini ve daha fazlasını özetler.</td></tr><tr><td>QHScrnomo paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>QHScrnomo 3.0.1</td><td>QHScrnomo'nun amacı, rekabet eden risklerin varlığında olaya kadar geçen süre (hayatta kalma) analizi bağlamında nomogramlar oluşturmak için işlevsellik sağlamaktır. Ayrıca bu modelleri oluşturmak, doğrulamak ve özetlemek için işlevler içerir.</td></tr><tr><td>R Software</td><td>R Core Team</td><td>R 4.3.3</td><td>İstatistiksel hesaplama ve grafik riski için ücretsiz yazılım</td></tr><tr><td>ortamıRegresyon paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>riskRegresyon 1.3.7</td><td>Rekabet Eden Risklerle Hayatta Kalma Analizi için Risk Regresyon Modelleri ve Tahmin Puanları</td></tr><tr><td>rms paketi</td><td>Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>rms 6.8-1</td><td>&nbsp; RMS, gelişmiş model tasarım özniteliklerini uyumda depolayarak regresyon modellemesi, test etme, tahmin, doğrulama, grafikler, tahmin ve dizgi yapar.</td></tr><tr><td>RStudio</td><td>RStudio, Public Benefit Corporation(PBC)</td><td>Rstudio 2023.12.1+402</td><td>R betiklerini çalıştırmak, veri analizi ve model geliştirmek için kullanılan Tümleşik Geliştirme Ortamı (IDE). Betik düzenleme, hata ayıklama ve sürüm kontrolü gibi gelişmiş özelliklerle R programlama için kullanıcı dostu bir arabirim sağlar.</td></tr><tr><td>SEERstat</td><td>Ulusal Kanser Enstitüsü (NCI)</td><td>SEERstat 8.4.3</td><td>SEER ve diğer kanserle ilgili veritabanlarının istatistiksel analizi için yazılım</td></tr><tr><td>tidycmprsk paketi Kapsamlı</td><td>R Arşiv Ağı (CRAN)</td><td>tidycmprsk 1.0.0</td><td>tidycmprsk paketi, rekabet eden risk uç noktalarıyla çalışmak için sezgisel bir arayüz sağlar</td></tr></tbody></table>

ameliyat sonrası Çoklu primer kolorektal kanser hastalarında kansere Özgü sağkalımı tahmin etmek için rekabet riski nomogramı

Competing-Risk Nomogram for Predicting Cancer-Specific Survival in Multiple Primary Colorectal Cancer Patients after Surgery

Hasta özellikleri Çalışmaya toplam 8.931 hasta dahil edildi. Cinsiyet dağılımı açısından erkek hastaların oranı (V) kadın hastalara (D) göre daha yüksekti. Tümör lokalizasyonu dağılımı ile ilgili olarak, tümörlerin çoğunluğu toplam kolorektuma dağılırken, en az tümör sağ kolonda (!) yerleşmişti. Tümör derecesi açısından en sık görülen derece, toplamın p'ini oluşturan 6.251 hasta ile derece II idi; bunu 2.026 hasta (#) ile derece III izledi. Derece I ve IV'te sırasıyla 355 ve 299 hasta vardı ve toplamın %4 ve %3.3'ünü oluşturuyordu. Tümör invazyonu açısından T3 ve T4 evreleri en sık görülenlerdi. Hastaların yarısından fazlasında lenf nodu metastazı görülmezken, hastaların 'sinde uzak metastaz görülmüştür. Hastaların 1.446'sına () radyoterapi, 3.843'üne (C) kemoterapi uygulandı. SCRC daha yaygındı ve 5.327 hasta toplamın `'ını oluşturuyordu; Metakron kolorektal kanserli 3.604 hasta vardı ve% 40'ını oluşturuyordu. Hastalar rastgele 7:3 oranında eğitim ve doğrulama setlerine ayrıldı. Tablo 1'de gösterildiği gibi, eğitim ve doğrulama kohortları arasında temel verilerde istatistiksel olarak anlamlı bir fark yoktu.
Tek değişkenli analiz Rekabetçi olayların etkisi kontrol edildikten sonra, tek değişkenli analizin sonuçları, MPCC hastalarında CSS'yi etkileyen prognostik faktörlerin cinsiyet, tümör derecesi ve boyutu, TNM evresi, radyasyon, kemoterapi, senkron veya metakron durum ve tümör lokalizasyonu olduğunu gösterdi. MPCC hastalarında sadece yaş CSS için prognostik bir faktör değildir. Radyasyon, kemoterapi, lokalizasyon ve senkron veya metakron durumda CIF'in önemli bir kesişimi olduğunu ve radyasyonun MPCC hastaları üzerindeki kısa ve uzun vadeli prognostik etkilerinin kemoterapi, lokalizasyon ve senkron veya metakron durum gibi farklı olduğunu belirtiyoruz. Her bir alt grubun kümülatif risk eğrisi Şekil 2'de gösterilmektedir.
Çok değişkenli analiz Tek değişkenli analiz ile elde edilen prognostik faktörler, rekabetçi risk modelinin en iyi alt küme regresyonu (BSR) ve çok değişkenli analizine dahil edilmiştir. Bunlar arasında radyasyon, kemoterapi, lokalizasyon ve senkron veya metakron durum, prognoz üzerindeki ikili etkileri nedeniyle hariç tutulmuştur. BSR ve çok değişkenli analizin sonuçları, MPCC hastalarında cinsiyet, TNM evresi ve tümör derecesinin CSS için bağımsız risk faktörleri olduğunu gösterdi. (Şekil 2)
Nomogram'ın oluşturulması ve doğrulanması Çok değişkenli analizle elde edilen bağımsız risk faktörlerine dayanarak, CSS'yi tahmin etmek ve tahmin modelinin performansını doğrulamak için bir çizgi nomogramı oluşturuyoruz (Şekil 3). Ardından, modeli değerlendirmek için ROC eğrisini, kalibrasyon eğrisini ve DCA'yı kullanırız. ROC eğrisi, eğitim kohortunun 1 yıllık, 3 yıllık ve 5 yıllık AUC'lerinin 0.762, 0.742 ve 0.734 olduğunu ve doğrulama kohortunun 1 yıllık, 3 yıllık ve 5 yıllık AUC'lerinin 0.801, 0.740 ve 0.743 olduğunu gösterdi. Eğitim kohortunda ve doğrulama kohortunda, kalibrasyon eğrisi, öngörülen olasılık ile gerçek veriler arasında yüksek bir uyum gösterdi (Şekil 4). Modelin klinik uygulamadaki performansını doğrulamak için, modelin klinik değerini değerlendirmek için DCA'yı kullandık. Sonuçlar, modelin iyi bir net fayda gösterdiğini göstermektedir (Şekil 5).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig01.jpg"> 
Şekil 1: Etüdün iş akış şeması. Bu çalışma iki adımdan oluşmaktadır: ilk olarak SEER kullanılarak veriler elde edilmiştir. İstatistik ve ardından R kullanılarak veri analizi ve görselleştirme yapıldı. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig01large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig02.jpg"> 
Şekil 2: Analiz sonuçları. (A) Alt grupların CIF'si. * P &lt;0.05'i gösterir. (B) En iyi alt kümeler regresyonu. En iyi uyum iyiliği altında, cinsiyet, derece ve TNM aşaması dahil edilmek üzere kabul edildi (üstte siyah bloklar olarak gösterildi). (C) Çok değişkenli analiz ayrıca cinsiyet, derece ve TNM evresinin bağımsız risk faktörleri olduğunu göstermiştir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig02large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig03.jpg"> 
Şekil 3: MPCC hastalarında CSS için nomogram. Hastanın toplam puanı, her bir faktöre karşılık gelen puanlar toplanarak hesaplanabilir. Toplam puana dayanarak, 1, 3 ve 5 yıllarında kansere özgü ölüm olasılığı tahmin edilebilir <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig03large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig04.jpg"> 
Şekil 4: ROC eğrisi ve kalibrasyon eğrisi. (A, B) Eğitim kohortundaki eğriler (n=6255) ve (C, D<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig04large.jpg" target="_blank"></a><img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig05.jpg"> <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig05large.jpg" target="_blank"></a><a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/table%201_RE.xlsx" target="_blank"></a>

Ameliyat Sonrası Çoklu Primer Kolorektal Kanser Hastalarında Kansere Özgü Sağkalımı Tahmin Etmek için Rekabet Riski Nomogramı

Cancer-specific survival (CSS) in multiple primary colorectal cancer (MPCC) patients is competitively affected by death from other causes. This study ...

competing-risk-nomogram-for-predicting-cancer-specific-survival

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Kanser Araştırmaları

Burada sunulan Cox orantılı tehlikeler regresyon modeli ve rakip risk regresyon modeli dayalı nomogramlar oluşturmak için bir protokoldür. Rekabet yöntemi, hayatta kalma analizinde rakip olaylar mevcut olduğunda uygulanacak daha rasyonel bir yöntemdir.

Survival Data için Rakip Risk Regresyon Nomogram Modeli Oluşturma

Mevcut protokol, rakip bir risk modelinin ayırt etme ve kalibrasyon yeteneklerini değerlendirmek için R'deki kodları ve bunun iç ve dış doğrulaması için kodları açıklamaktadır.

Rakip Risk Modelinin R Tabanlı Peyzaj Doğrulaması

Bu çalışma, kolorektal taşlı yüzük hücreli karsinom hastaları için prognostik sistemleri, makine öğrenmesi modelleri ve rakip risk analizleri kullanarak değerlendirmektedir. Pozitif lenf nodlarının log oranlarını, pN evrelemesine kıyasla üstün bir öngörücü olarak tanımlar, güçlü öngörücü performans gösterir ve sağlam sağkalım tahmin araçları aracılığıyla klinik karar vermeye yardımcı olur.

Kolorektal Taşlı Yüzük Hücreli Karsinomda Üç Lenf Nodu Evreleme Sisteminin Prediktif Performansının Makine Öğrenmesi Modeline Dayalı Olarak Karşılaştırılması

Metastatik klonların uzak bölgeleri kolonize etme yeteneği, çoğalma kapasitelerine ve/veya önemli bir çoğalma olmaksızın konakçı mikro ortamda hayatta kalma yeteneklerine bağlıdır. Burada, metastatik klonlar tarafından her iki tip karaciğer kolonizasyonunun kantitatif olarak görselleştirilmesine izin veren bir hayvan modeli sunuyoruz.

İleri Hayvan Karaciğer Kolorektal Metastaz Model: Görüntüleme Teknikleri ve Metastatik Klonların Özellikleri

Farelerin çekumuna tümör hücreleri veya organoidler enjekte edilerek ortotopik kolorektal tümörlerin oluşumunu ve ardından bu modelden dolaşımdaki tümör hücrelerinin (CTC'lerin) izole edilmesini açıklıyoruz.

Kolorektal kanserli bir Ortotopik Fare Modelinde Dolaşan Tümör Hücrelerinin İzolasyonu

Segmental adeno-cre enfeksiyonu ile genetik olarak tasarlanmış kolorektal kanserli fare modeli kurulması ve yüksek çözünürlüklü kolonoskopi ile gözlemlenmesi için bir protokol sunulmuştur.

Sporadik Kolorektal Kanserin Genetik Olarak Geliştirilmiş Fare Modeli

Tümör endotel hücrelerinin tümör microenvironment önemli belirleyicileri ve hastalığın seyrini vardır. Burada, saf ve uygun endotel hücre insan kolorektal karsinom ve uyuşturucu testi ve Patogenez araştırmalarda kullanılmak üzere normal kolon yalıtımı için bir protokol açıklanmıştır.

Yalıtım Normal kolon ve kolorektal Karsinom - gelişmiş bir iletişim kuralı üzerinden insan endotel hücrelerinin

Biz mikroRNA (miRNAs) dolaşan ifade düzeylerini değerlendirmek için bir protokol kanserli hastalarda plazma örnekleri mevcut. Özellikle, biz piyasada bir kit miRNA çıkarma ve ters transkripsiyon dolaşan için kullanılır. Son olarak, gerçek zamanlı önceden benekli sonda özel plakaları kullanarak 24 seçili miRNAs oluşan bir panel analiz ettik.

Metastatik kolorektal kanser hastalarında dolaşımdaki mikroRNA özel Panel tespiti

Bu protokol, yüksek dereceli ürosityal Hücre Karsinomu hücrelerinin intra-vesically instilling veya intra-rektal enjekte kolorektal kanser hücreleri olmayan obez diyabetik/şiddetli kombine tarafından hasta türeyen ortootopik xenograft modellerinin oluşturulması açıklanmaktadır immüneksikliği (NOD/SCıD) primer tümör büyümesi için fareler ve lenf nodu stromal hücrelerin etkisi altında spontan metastaz, hangi insan metastatik hastalıkların ilerlemesini taklit.

Insan Üromotorial Hücre Karsinomu ve kolorektal kanser tümörü büyüme ve spontan Metasrik için hasta türevi Ortootopik xenograft modelleri

Uyuşturucu merkezi sinir sistemi tümörleri için hedefleme büyük bir sorun olduğunu. Burada kan-beyin tümör-bariyer fare ve/veya insan hücreleri kullanarak bir tüp bebek taklit üretmek ve onların ilgi merkezi sinir sistemi tümörü içinde vivo hedefleme öngörülebilirliği için tartışmak için bir protokol açıklayın.

Tahmin içinde Vivo Payloads bir kan-beyin tümör-engel bir tabak içinde kullanarak teslim

Keşfedin, rekabet riski modeliyle ameliyat sonrası çoklu primer kolorektal kanser hastalarında kansere özgü sağkalımı tahmin eden nomogram geliştirme yöntemini. Bu araç klinik karar vermeyi destekler.

Ameliyat Sonrası Çoklu Primer Kolorektal Kanser Hastalarında Kansere Özgü Sağkalımı Tahmin Etmek için Rekabet Riski Nomogramı

Daha fazla video keşfet