MRC1 and chronic myelogenous leukemia, BCR-ABL1 positive: 统计学处理:患者基线信息包括人口学资料与临床特征采用描述性统计分析,分类变量用频数和频率进行描述,连续变量用中位数(范围)或中位数(IQR)进行描述。针对连续变量采用时间依赖性受试者工作特征曲线(ROC)确定其预测分子学反应累积获得率的最佳截断值。所有患者按2∶1比例随机分至训练集和验证集。在训练集中,采用竞争风险模型探索MMR、MR4累积获得率的独立影响因素,单因素分析P<0.2的变量纳入多因素分析。采用共线性诊断检验各变量间共线性情况。依据模型中各变量的回归系数赋分建立预测模型[14]。对于累积治疗反应获得率采用竞争风险模型分析,以移植、非CML相关死亡、停药、换药作为竞争风险事件,并应用Fine-Gray检验进行组间比较[15]。使用时间依赖性受试者工作特征曲线下面积(AUROC)评价预测模型区分度[16]–[17]。P<0.05为差异有统计学意义。分别采用SPSS 22.0及R 4.0.2软件进行统计分析、绘图。