前列腺癌作为全球男性发病率第二的恶性肿瘤，每年导致近38万人死亡。尽管诊疗技术不断进步，患者心理健康却长期被忽视——研究表明，前列腺癌患者自杀风险是普通人群的2.01倍，尤其在诊断后第一年风险激增15%。这种危机背后隐藏着复杂的生物-心理-社会因素：晚期患者承受着病痛与治疗副作用双重折磨，低收入群体面临经济压力与医疗资源获取困难，而独居者更缺乏情感支持网络。然而现有研究多局限于风险因素识别，缺乏量化个体风险的预测工具，且难以解释自杀风险的动态变化规律。

广东医科大学附属东莞儿童医院重症医学科的研究团队通过分析美国SEER数据库中2004-2021年176,730例前列腺癌患者数据，首次构建了整合多维度的自杀风险预测模型。该研究采用LASSO回归筛选特征变量后，通过Cox比例风险模型确定7个独立预测因子：白人种族（HR=5.75）、远处转移（HR=2.47）、推荐但未实施手术（HR=1.88）、年收入<$75,000、丧偶/离异状态、非首发恶性肿瘤以及治疗延迟。基于这些因子开发的诺模图在训练组和验证组分别达到0.746和0.703的C-index，1年预测AUC高达0.831。该成果发表于《Journal of Epidemiology and Global Health》，为临床早期识别高危患者提供了可视化工具。

研究采用SEER*Stat软件提取数据，通过7:3比例随机划分训练集（n=123,711）与验证集（n=53,019）。特征选择阶段使用LASSO（最小绝对收缩和选择算子）回归解决多重共线性问题，以Lambda.1se为最优λ值筛选变量。模型构建采用多变量Cox回归分析，通过时间依赖性ROC曲线评估动态预测性能，并绘制校准曲线验证预测概率与实际观察值的一致性。风险分层采用Kaplan-Meier法比较高低风险组生存差异，临界值设为306.5分。

基线特征分析显示，全队列自杀发生率为0.18%（314例），训练组与验证组在年龄、种族、分期等变量上均衡可比。多因素分析揭示白人患者自杀风险是非裔的5.75倍（95%CI:2.53-13.04），可能与医疗资源获取差异有关；远处转移患者风险达局部病变者的2.47倍（95%CI:1.45-4.23），反映疾病严重度的心理冲击。值得注意的是，被建议手术却未实施的患者风险升高88%（HR=1.88），提示治疗中断带来的心理危机。

模型验证显示优异性能：训练组1年、3年、5年AUC分别为0.831、0.780、0.777；验证组对应值为0.704、0.700、0.729。校准曲线显示预测概率与实际观察值高度吻合。风险分层发现，高危组（>306.5分）16年累计自杀风险达0.7%，是低危组（0.2%）的3.5倍，筛查效率较普通人群提升40%。

讨论部分强调该模型实现了三大突破：首次将机器学习应用于前列腺癌自杀风险预测；整合社会经济（收入）、临床（分期）和心理（婚姻）多维指标；通过诺模图实现可视化风险评估。尽管存在SEER数据库固有局限（如缺乏精神科诊断细节），但研究者建议将模型嵌入电子病历系统，对高危患者实施年度心理干预。特别指出对于治疗中断患者应加强随访，而低收入人群需经济援助与心理支持并重。

该研究开创性地将临床指标与社会决定因素相结合，为肿瘤患者精神健康管理提供了新范式。未来研究需在外部队列验证模型泛化能力，并探索生物标志物与心理量表的补充价值。这项工作启示我们：癌症治疗不仅要延长生存期，更需关注患者的"心理生存质量"，真正实现身心同治的精准医学理念。

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