外部放射治疗局限性前列腺癌预测模型的生成和验证。

该研究的总体目标是基于对接受外部放射治疗的局限性前列腺癌患者的分析，开发肿瘤结果以及膀胱和直肠毒性的预测模型，这对于医疗决策有用。 该目标分为三个具体目标：

1) 估计肿瘤结果的预测模型，例如生化复发 (BR) 的概率、无病或无转移时间 (DFT)、总生存期 (OS) 和癌症特异性生存期 (CSS)。

2) 评估接受外部放射治疗的局限性前列腺癌患者膀胱和直肠毒性的预测模型。

3）分析基于该模型实施个体化决策模型的可行性和影响，及其在肿瘤学委员会和放射肿瘤学初次（信息性）访问中的实施。

• 假设**：

  1. 所开发的预测模型将具有足够的预测价值。
  2. 验证该模型并将其与放射肿瘤学服务中局限性前列腺癌的其他共享决策方法进行比较。
  3. 专业人员和患者将对使用此类模型与患者在放射肿瘤学中共同决策表示满意。
• 方法**：

本研究分为几个阶段来执行：

1. 回顾性分析2014年1月至2019年12月期间诊断为局限性前列腺癌并接受外部放射治疗的400例患者。 将进行人群的亚分析，以评估不同的肿瘤学结果和产生的毒性，特别强调区分技术变量可能证明的差异。
2. 生成并验证治疗肿瘤结果以及膀胱和直肠毒性的预测模型。 模型的开发将遵循 TRIPOD 指南。

3. 分析该模型在患者决策中的实施情况，其中将应用经过验证的调查问卷来衡量诊断为前列腺肿瘤的患者对决策的满意度 (15)。 该预测模型将通过一项涉及 30 名患者的试点研究来应用，这些患者将根据不同的结果情况选择治疗方案。 调查问卷将在第一次访问放射肿瘤科后进行，以评估预测模型作为所提供信息的一部分的使用情况。 该调查问卷将评估患者对前列腺癌的了解、个人价值观的清晰度、决策有效性以及决策不确定性的减少等方面的改善情况。

   • 统计分析**：

第一阶段：年发病率将使用肿瘤学结果精算方法计算，估计每年病例数除以每 100 名治疗患者的风险总人年总和。 比率将按粗略比率和年龄标准化比率计算，并按相关社会人口统计和临床特征分层。 使用 Kaplan-Meier 估计器将发生率总结为一段时间内的累积发生率。 将使用双变量二项式逻辑预测模型计算预测因素和并发症结果之间的个体关联。 最佳预测时间将通过比较不同事件发生时间截止点的赔率变化来估计。

第 2 阶段：将使用惩罚逻辑回归技术构建风险预测模型，以优化肿瘤结果发生的预测准确性。 将使用 k 倍验证对训练数据的子集进行模型开发，并使用重新校准的算法计算诊断预测。 预测模型的性能将通过计算受试者工作特征曲线下的面积以及各种截止点的其他准确性指标（处于最大风险的患者百分比、阳性和阴性预测值的最大化以及 F 分数）来评估。

第三阶段：预测模型将应用于 30 名新患者。 将使用调查问卷结果来估计对所提供信息的平均满意度。 将使用配对样本 t 检验来评估接收信息之前和之后不确定性的变化。