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为探究口腔癌患者肿瘤大小与生存率的关系，研究人员基于 SEER 数据库，分析 22,147 例患者数据。结果显示肿瘤大小与生存率显著相关，1 - 5cm 肿瘤患者生存率最高。该研究为临床治疗和预后评估提供重要依据。
在全球范围内，口腔癌是一种常见的恶性疾病，严重威胁着人们的健康。它如同隐藏在口腔中的 “定时炸弹”，随时可能爆发，给患者带来沉重的打击。目前，虽然在医学领域有了诸多进步，但口腔癌患者的预后情况依旧不容乐观。众多因素影响着患者的生存，而肿瘤大小就是其中极为关键的一环。然而，对于肿瘤大小如何具体影响生存率，以及背后的机制是什么，这些问题仍有待深入探究。为了揭开这些谜团，相关研究人员展开了深入的研究。
研究人员利用 SEER（Surveillance, Epidemiology and End Results）数据库中的数据，对 22,147 例口腔癌患者的基线临床资料进行了回顾性分析。SEER 数据库就像是一座医学数据的宝库，涵盖了详细的癌症发病率和生存数据等关键信息。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先是数据收集，从 SEER 数据库获取数据，这些数据包含了患者的详细信息，为后续研究奠定基础。其次，通过 Kaplan - Meier 生存曲线分析，直观展现不同肿瘤大小患者的生存概率随时间的变化情况。最后，利用 Cox 比例风险模型，分析年龄、性别、肿瘤大小等多种潜在混杂因素对生存的影响 。
研究结果
- 基线数据：22,147 例口腔癌患者的平均年龄为 59.39 岁，男性占 73.94%，女性占 26.06%。种族分布上，白人占 83.09%，黑人占 9.89%，亚洲人占 7.01% 。在肿瘤分期方面，55.42% 的患者为 IV 期。肿瘤大小方面，90.35% 的患者肿瘤在 1 - 5cm，5 - 10cm 的占 9.28%，大于 10cm 的仅占 0.37%。这些基线数据为后续研究提供了重要参考。
- 不同变量与生存风险的统计分析：通过单因素和多因素分析发现，年龄、性别、种族、婚姻状况、肿瘤分期等因素均显著影响口腔癌患者的生存风险。例如，男性相较于女性风险更低（HR 0.88），黑人相较于其他种族风险显著更高（HR 2.22），已婚患者相较于离婚患者生存风险更低（HR 0.56），手术治疗能显著降低死亡风险（HR 0.45）。
- 预后评估的统计数据和模型：研究构建了预后评估模型，该模型综合考虑患者的年龄、性别、种族、婚姻状况等特征，以及肿瘤的分级、大小和分期等因素，通过风险评分和总分来预测患者在不同时间点（如 12、36、60 个月）的生存概率。同时发现手术状态和淋巴结阳性情况也会影响预后。
- 生存曲线和 ROC 曲线分析：Kaplan - Meier 生存曲线显示，不同肿瘤大小的患者生存率存在显著差异。1 - 5cm 肿瘤患者生存率最高，大于 10cm 肿瘤患者生存率最低，p 值达到 1.1×10?76，风险比（HR）为 2.36。ROC 曲线分析表明，该模型在区分不同风险组方面具有良好的预测准确性。
- 随机森林图分析：随机森林图展示了性别、年龄、婚姻状况等多种因素对模型的影响，其中年龄是重要因素之一。通过分析基于特定数量决策树的错误率变化，明确了各变量的重要性，有助于优化模型。
- 生存预测模型的性能和可解释性：评估生存预测模型发现，其 Brier 评分随时间下降，表明模型校准度不断提高。累积动态 AUC（CD AUC）始终保持较高水平（>0.8），说明模型具有较强的预测性能。肿瘤分期是影响生存预测的最重要因素，其次是年龄和手术，且手术等因素对长期生存的影响随时间增加。
研究结论与讨论
该研究明确表明，肿瘤大小与口腔癌患者的生存率密切相关。较大的肿瘤（>10cm）与较差的预后相关，HR 达到 2.36。这一发现为临床治疗和预后评估提供了关键依据。在治疗方面，医生可以根据肿瘤大小制定更具针对性的治疗方案，对于较大肿瘤患者，可能需要更积极的治疗手段；在预后评估方面，能更准确地判断患者的生存情况，为患者提供更合理的建议。
然而，该研究也存在一定局限性。SEER 数据库缺乏详细的治疗信息和分子数据，这使得研究人员难以深入探究肿瘤大小与生存之间关系的内在机制。此外，回顾性研究设计可能会引入选择偏倚，且缺少社会经济因素信息也可能影响研究结果的准确性。
尽管如此，这项研究依旧意义重大。它为口腔癌的研究开辟了新的方向，让我们对口腔癌的认识更进了一步。后续研究可以针对这些局限性进行改进，深入挖掘肿瘤大小影响生存率的生物学机制，进一步完善对口腔癌的认知，为提高口腔癌患者的生存率和生活质量提供更多帮助。未来，随着研究的不断深入，有望为口腔癌患者带来更多的希望和更好的治疗方案，让他们能够远离口腔癌的威胁，重新拥抱健康生活。
