背景:世界范围内,原发性肝癌的发病率和病死率仍然居高不下,虽然目前的检测手段较以前有很大的提升,但目前有研究显示初诊时多灶性肝细胞肝癌和多灶性肝内胆管细胞癌患者的比例仍分别高达60%和75%左右。虽然现在已经有一些关于多灶性肝细胞癌和肝内胆管细胞癌的相关研究,但建立用于预测相关患者预后的可视化模型的大样本临床研究比较少。本研究通过SEER数据库中多灶性肝细胞肝癌和多灶性胆管细胞癌患者数据,构建出能够预测其癌症特异性生存期(cancer-specific survival,CSS)的列线图模型,并对之进行验证。方法:本研究自SEER数据库筛选出符合条件的5472例多灶性肝细胞肝癌患者及382例多灶性肝内胆管细胞癌患者的相关数据,并按照7:3的比例将其随机分为训练组和验证组;随后运用单因素和多因素Cox回归分析方法筛选出患者CSS的独立风险因GSK126研究购买素,并将上述独立风险因素用于构建列线图预测模型及绘制列线图,实现可视化;最后,通过C-index、ROC曲线、校准曲线、净重新分类指数(net reclassification index,NRI)、综合判别改善(integrated discrimination improvement,IDI)指数和 DCA 曲线对构建的列线图模型进行评估和验证。此外,本研究利用列线图模型计算出每个患者的具体得分,通过获取的截断值依照得分高低对各组患者进行风险分层,并评估所构建的列线图预测模型风险分层效果。结果:多灶性肝细胞肝癌患者的多因素Cox分析结果显示年龄、种族,婚姻状态、最大肿瘤直径、血管侵犯情况、AFP水平、肿瘤病理分级、AJCC分期、手术、化疗这10个变量是其CSS的独立风险因素;多灶性肝内胆管癌患者的多因素Cox分析结果显示肿瘤血管侵犯情况、肿瘤病理分级、手术治疗及化疗这4个变量是其CSS的独立风险因素。基于上述结果,本研究建立传统列线图及其网页版,随后对其进行验证,其中多灶性肝细胞肝癌患者的列线图预测模型在训练组、验证组中的C-index分别为0.Phycosphere microbiota729(95%CI 0.724-0.734)、0.724(95%CI:0.716-0.732);多灶性肝内胆管癌患者的列线图预测模型在训练组、验证组中的C-index分别为0.704(95%CI:0.685-0.723)、0.743(95%CIselleckchem:0.715-0.771),并且 ROC 曲线、校准曲线、NRI、IDI 指数和DCA曲线等均显示所建立的模型具有良好的预后预测能力及临床实用性,且相比于AJCC分期系统,列线图预测模型对患者预后的预测能力及风险分层能力更佳。结论:本研究基于SEER数据库中多灶性肝细胞肝癌患者及多灶性肝内胆管细胞癌患者数据,分别建立了相应的预后列线图预测模型,其具有较高的预后预测效能及风险分层能力,可为相关患者提供临床决策参考。