结直肠癌同步腹膜转移患者预后因素分析及列线图预测模型构建：一项回顾性队列研究

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1. 研究人群： 经病理确诊的结直肠癌患者，且初次诊断时（或原发灶手术后3-6个月内）即发现腹膜转移（同步腹膜转移）。

2. 研究类型： 多中心或单中心回顾性队列研究。

3. 核心科学问题：

• 影响这类患者总生存期的独立预后因素有哪些？

• 如何整合这些因素，构建一个个体化的生存预测工具？

1. 研究对象选择

• 纳入标准：

• 经组织病理学确诊为结直肠腺癌。

• 初次诊断时影像学（CT/MRI/PET-CT）和/或手术探查证实存在腹膜转移（同步性）。

• 具有完整的基线临床病理资料和随访信息。

• 排除标准：

• 异时性腹膜转移（初始诊断后>6个月发生）。

• 合并其他远处器官（如肝、肺）的寡转移灶不排除，但需作为分层变量。

• 临床资料严重不全。

• 围手术期死亡病例。

2. 数据收集内容

• 基线特征： 年龄、性别、BMI、ECOG评分、原发肿瘤部位、是否合并肠梗阻/穿孔。

• 病理特征： 分化程度、病理类型、脉管侵犯、神经侵犯、KRAS/NRAS/BRAF突变状态、MMR/MSI状态。

• 腹膜转移特征： 腹膜癌指数（PCI）评分（若有手术记录）、腹膜转移范围（局限/广泛）、有无恶性腹水。

• 治疗信息：

• 手术： 原发灶是否根治性切除、是否达到R0切除、同时行转移灶减瘤术（CRS）、有无腹腔热灌注化疗（HIPEC）。

• 全身治疗： 一线化疗方案（FOLFOX/FOLFIRI等）、是否联合靶向药物（贝伐珠单抗、西妥昔单抗）、是否联合免疫治疗（针对dMMR/MSI-H）、化疗周期、疗效评估（RECIST标准）。

• 随访与结局： 总生存期（OS，从确诊腹膜转移至任何原因死亡或末次随访）。

1. 描述性分析： 连续变量用中位数表示，分类变量用频率表示。

2. 预后因素分析：

• 单因素分析： Kaplan-Meier法绘制生存曲线，Log-rank检验比较组间差异。

• 多因素分析： 将单因素分析中P<0.1的变量纳入Cox比例风险回归模型，筛选独立预后因素，计算风险比（HR）和95%置信区间（CI）。

3. 列线图（Nomogram）构建与验证：

• 构建： 基于Cox多因素分析筛选出的独立预后因素，使用R软件的“rms”包构建预测1年、2年、3年OS概率的列线图。

• 验证：

• 内部验证： 采用Bootstrap法（重复抽样1000次）计算校正曲线（Calibration curve）和一致性指数（C-index），评估预测的准确性和区分度。

• 时间依赖性ROC曲线： 评估列线图在不同时间点的预测效能。

• 决策曲线分析： 评估列线图的临床净获益，证明其临床应用价值。

4. 风险分层： 根据列线图总分，将患者分为低、中、高危组，绘制Kaplan-Meier生存曲线进行验证。

• 标题： 即您给出的标题。

• 摘要：

• 背景： 同步腹膜转移预后极差，但异质性大，需个体化预测工具。

• 目的： 分析预后因素，构建并验证列线图预测模型。

• 方法： 回顾性收集X年-X年XX中心患者，Cox回归分析，Nomogram构建与Bootstrap验证。

• 结果： 共纳入XXX例患者，中位OS为XX月。多因素分析显示A、B、C是独立预后因素。Nomogram的C-index为0.XX，校准曲线显示良好一致性。

• 结论： 成功构建了一个预测性能良好的个体化预测模型，有助于临床决策。

• 引言： 阐述结直肠癌腹膜转移的流行病学、临床挑战、现有预后系统（如PCI， Gilly分期）的局限性，引出构建更综合的预测模型的必要性。

• 方法： 详细描述本研究的设计、人群、变量、统计方法（需达到可重复标准）。

• 结果：

1. 患者基线特征描述。

2. 单因素与多因素Cox分析结果（森林图展示）。

3. 列线图的构建与可视化展示。

4. 列线图的验证结果（C-index， 校准曲线， 决策曲线）。

5. 风险分层后的生存差异。

• 讨论：

1. 解读关键发现： 哪些是强预后因素？如：CRS+HIPEC、PCI评分、全身治疗疗效、RAS状态等。

2. 与既往类似研究进行比较，阐明本模型的优势与创新性。

3. 本模型的临床意义： 有助于识别可能从积极治疗中获益的“优势人群”，以及避免对预后极差患者的过度治疗。

4. 本研究局限性： 回顾性研究的固有偏倚、单中心数据可能导致的选择偏倚、某些数据（如PCI）缺失等。提出未来需多中心前瞻性数据进一步验证。

• 结论： 简明总结研究结论，重申模型的临床价值。

• 聚焦“同步”： 专门针对预后更差的同步腹膜转移，与异时性转移区分，研究更精准。

• 整合现代治疗与分子标志物： 模型中不仅包含传统病理和手术因素，还整合了靶向/免疫治疗、RAS/BRAF、MSI状态等，更具时代性。

• 强调治疗反应： 考虑将“一线化疗疗效（CR/PR vs SD/PD）”作为动态变量纳入分析，使模型更具动态预测能力。

• 进行决策曲线分析： 超越传统区分度和校准度评估，直接证明模型的临床实用价值。

1. 样本量： 确保足够的样本量和事件数（死亡事件），一般要求结局事件数是欲分析变量数的10倍以上，以保证模型稳定性。

2. 数据质量： 回顾性研究需严格统一数据提取标准，对缺失数据采用适当方法处理（如多重插补法）。

3. 伦理审批： 研究必须获得所在机构伦理委员会的批准（豁免知情同意或批准）。

4. 统计咨询： 建议与研究机构生物统计学家紧密合作，确保方法正确。

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