血清CEA、CYFRA21-1联合ALP在非小细胞肺癌骨转移诊断中的应用

目的 探讨肿瘤标志物联合ALP在非小细胞肺癌骨转移中的诊断价值。方法 选取非小细胞肺癌患者159例[骨转移组(n=82)、无骨转移组(n=77)] 和83例肺炎患者(肺炎组)。检测血清CEA、CYFRA21-1和ALP的水平,记录年龄、性别等信息。采用Pearson相关分析评价各指标间的相关性。非小细胞肺癌患者骨转移的影响因素采用Logistic回归分析。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价血清CEA、CYFRA21-1和ALP诊断非小细胞肺癌患者骨转移的价值。结果 本研究共纳入159例非小细胞肺癌患者,未发生骨转移77例,发生骨转移82例,骨转移发生率为51.6%,腺癌与鳞状细胞癌骨转移发生率比较,差异无统计学意义(P＞0.05)。骨转移组CEA、CYFRA21-1和ALP的水平均高于非骨转移组和肺炎组(P<0.05),非骨转移组血清CEA、CYFRA21-1和ALP的水平均高于肺炎组,差异有统计学意义(P<0.05)。ALP与CYFRA21-1、CEA呈正相关(r= 0.278,P<0.01;r= 0.343,P<0.01)。Logistic回归分析结果显示,CYFRA21-1、CEA和ALP是NSCLC患者发生骨转移的危险因素。ROC曲线结果显示,CEA、CYFRA21-1和ALP联合诊断非小细胞肺癌患者骨转移的曲线下面积(AUC)为0.829,95%CI:0.761～0.884,约登指数为0.512,敏感度和特异性分别为72.0%和79.2%。结论 肿瘤标志物联合ALP在非小细胞肺癌患者骨转移的诊断中具有重要价值。     

基于SEER数据库构建初诊结直肠癌脑转移患者的生存预测模型

目的 构建初诊结直肠癌脑转移患者（SBCRC）生存预测模型。方法 回顾性分析SEER数据库2010~2016年SBCRC患者临床病理及治疗数据。用多因素Cox比例风险模型确定独立预后因素;然后用R软件建立列线图预测模型及验证。结果 单因素分析结果显示年龄、肿瘤位置、CEA、放疗、化疗、是否手术是SBCRC预后危险因素（P<005）,而组织分化程度、性别、T分期、N分期与SBCRC预后无关（P>005）。多因素分析结果显示年龄、化疗、骨转移、CEA阳性和是否手术治疗是影响SBCRC患者的独立预后因素（P<005）。列线图预后模型的C index为0749（95% CI：0726~0772）,半年及1年ROC曲线下面积分别为0823和0788,同时校准曲线显示列线图预测半年、1年生存率与实际观察半年和1年生存率有很好的一致性。结论 基于年龄、CEA、骨转移、是否手术及化疗建立的列线图预测效果良好。     

胃肠道间质瘤患者术后肿瘤特异性生存情况的影响因素及预测模型

目的 探讨影响胃肠道间质瘤(GIST)患者术后肿瘤特异性生存(CSS)情况的因素,并构建患者术后CSS情况的列线图预测模型。方法 纳入SEER数据库中5 207例GIST术后患者的临床资料。将患者按7∶3比例随机分为建模组(n=3 647)和验证组(n=1 560)。采用单因素和多因素COX回归模型分析GIST患者术后CSS情况的影响因素,并基于多因素COX回归分析结果采用R语言软件构建GIST患者术后1年、3年和5年CSS情况的列线图预测模型。使用一致性指数、校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线评估模型性能,采用K折交叉验证法进行内部验证,采用决策曲线评估模型的临床适用性。基于净重新分类改善指数、综合判别改善指数、一致性指数的改善、ROC曲线下面积比较列线图预测模型与改良美国国立卫生研究院(M-NIH)分级的预测性能。采用X-tile软件确定列线图预测模型的最佳截断值,以此对GIST患者重分类后使用Kaplan-Meier法进行生存分析。结果 多因素COX回归分析结果显示,年龄、性别、肿瘤大小、肿瘤位置、肝转移情况、美国癌症联合委员会(AJCC)分期、分化程度、综合分期、有丝分裂率...     

SPECT骨显像联合血清CYFRA21-1、CEA诊断NSCLC患者骨转移的临床价值分析

目的探讨单光子发射型计算机断层扫描(SPECT)全身骨显像联合血清角蛋白片段19(CYFRA21-1)和癌胚抗原(CA125)诊断非小细胞肺癌(NSCLC)骨转移的临床价值。方法选取2016年3月~2018年7月在本院诊治的原发性NSCLC患者106例为研究对象,伴骨转移者62例,未发生骨转移44例。回顾性分析骨转移患者SPECT骨显像,血清CYFRA21-1、CA125检查结果,分析不同类型NSCLC骨转移发生率,骨转移分布情况,骨转移Soloway分级与CYFRA21-1、CEA水平间的关系,SPECT骨显像、CYFRA21-1、CEA单独诊断及联合诊断效能。结果 NSCLC骨转移发生率为58.59%,腺癌骨转移发生率(64.62%)显著高于鳞癌骨转移发生率(48.78%)(P<0.05);骨转移最常见于肋骨(占59.68%),其次为脊柱(占51.61%);经Spearman相关分析,CYFRA21-1、CEA水平与骨转移分级呈正相关(r=0.317,r=0.574,P均<0.05);经受试者工作特征曲线(ROC)分析,SPECT骨显像联合CYFRA21-1、CEA诊断曲线下面积(AUC)为0.917,高于各单项检查指标。结论相对于单独指标诊断,SPECT骨显像联合血清CYFRA21-1、CEA能更有助于NSCLC患者骨转移的检出。     

神经重症脑卒中术后呼吸衰竭风险预测列线图模型的构建与验证

目的 分析神经重症脑卒中术后呼吸衰竭的危险因素,构建风险预测模型并验证。方法 选取新疆医科大学第二附属医院神经重症急性脑卒中需行手术治疗的患者338例,其中建模组237例,验证组101例,分析神经重症急性脑卒中患者术后呼吸衰竭发生的危险因素并构建列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和临床决策曲线分析(DCA)评估列线图预测模型的区分度、校准度和临床实用性。结果 年龄增长(OR=1.025,95%CI:>1.000～1.051,P=0.049)、有合并呼吸系统疾病史(OR=6.155,95%CI:2.841～13.332,P<0.001)、气管插管机械通气(OR=49.415,95%CI:9.944～245.567,P<0.001)、误吸风险(OR=13.134,95%CI:5.320～32.429,P<0.001)及血乳酸升高(OR=1.657,95%CI:1.087～2.526,P=0.019)是神经重症脑卒中术后发生呼吸衰竭的独立危险因素。ROC曲线表明,建模组ROC曲线下面积(AUC)及其95%CI为0.885(0.840～0.930),...     

基于多参数建立前列腺癌列线图预测模型及验证的研究

目的 基于单中心数据探讨前列腺癌相关预测因素,建立并验证前列腺癌列线图预测模型.方法 回顾性收集2014年1月至2020年1月邯郸市中心医院行前列腺穿刺活检患者的临床资料,包括年龄(Age)、总PSA(tPSA)、游离PSA(fPSA)和前列腺体积(PV)等.资料完整者纳入研究,共697例,中位年龄71岁(40～95岁),中位tPSA 13.6 ng/mL(0.2～100 ng/mL).随机选取495例(70％)为建模组,余202例(30％)为验证组.在建模组中利用单因素和多因素logistic回归分析,构建多参数列线图预测模型,利用ROC曲线下面积(AUC)评估该模型对前列腺癌的诊断价值,与tPSA、％fPSA和PSAD相比较,并进行内部人群验证.结果 697例中非前列腺癌组504例,前列腺癌组193例.两组患者的Age、tPSA、fPSA、PV、％fPSA、PSAD、直肠指检(DRE)结节、TRUS低回声和体质指数(BMI)差异有统计学意义(P＜0.05).单因素和多因素logistic回归分析显示建模组的年龄(OR=1.043)、tPSA(OR=1.025)、fPSA(OR=1.198)、PV(OR=0.971)、DRE结节(OR=3.195)、TRUS低回声(OR=4.288)及BMI(OR=1.703)是预测前列腺癌的独立预测变量(P＜0.05),据此建立列线图预测模型.建模组模型最佳临界值为0.36时ROC曲线下面积(AUC)为0.855,显著高于tPSA、％fPSA、PSAD;验证组模型AUC为0.810,显著高于国内模型.结论 本研究建立的前列腺癌列线图预测模型对前列腺癌具有较高的预测价值,预测概率＞0.36时,建议行前列腺穿刺活检.     

基于列线图方法探究LODDS分级对行满意减瘤术后卵巢癌患者的预后价值

目的探讨已行满意减瘤术后的卵巢癌患者淋巴结阳性数与阴性数对数(LODDS)的预后价值,并基于LODDS等级建立列线图模型。方法收集SEER数据库中3 968例行满意减瘤术且术中行淋巴结活检或系统淋巴结清扫的卵巢癌患者的临床资料。采用时间依赖的COX回归分析筛选独立预后因素,并建立预测模型。使用一致性指数(C-index)及校正曲线在建模组及验证组中评价模型的可靠性。使用ROC曲线比较两组使用LODDS分级列线图和单独使用FIGO分期方法预测患者生存率的准确性。结果 Cox单因素回归分析显示年龄、种族、婚姻状态、肿瘤位置、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级、化疗情况以及CA125情况是潜在的危险因素。Cox多因素回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级是独立影响因素,并以此建立列线图。建模组中,列线图C-index为0.752,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值均优于单独使用FIGO分期。验证组中,列线图C-index为0.747,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值同样优于单独使用FIGO分期。结论 LODDS分级是行满意减瘤术后卵巢癌患者的独立预后因素。术后以基于LODDS分级的列线图预测患者1、3、5年生存率较单纯使用FIGO分期更为准确。     

血清ALP、CT监测肺癌骨转移的临床意义

目的:通过对肺癌患者血清碱性磷酸酶(ALP)、降钙素(CT)水平的测定,分析肺癌骨转移患者血清ALP、CT水平的变化,并评价其监测肺癌骨转移的临床意义。方法:对80例经病理或穿刺活检证实为肺癌的患者行99m锝-亚甲基二磷酸盐(99mTc-MDP)全身骨显像,根据骨转移诊断标准将肺癌患者分为未骨转移组(48例)和骨转移组(32例),并对80例肺癌患者及30例肺部良性疾病患者进行血清ALP、CT水平测定,比较各组患者间血清ALP、CT水平的变化,并通过受试者工作特征曲线(Receiver operator characteristic curve,ROC曲线)及联合检测来评价其监测肺癌骨转移的临床意义。结果:肺癌组患者血清ALP、CT水平明显高于肺部良性病变组(P<0.01);肺癌骨转移组患者血清ALP、CT水平明显高于未骨转移组(P<0.01);患者血清ALP、CT的曲线下面积(Area under the ROC curves,AUC)分别为0.715、0.760,患者血清ALP的敏感性为69.400%,特异性为79.600%,血清CT的敏感性为61.900%,特异性为84.600%;通过联合检测可将敏感度提高至85.000%,特异度提高至93.333%。结论:血清ALP、CT可作为肺癌骨转移的初筛及监测方法。     

甲状腺乳头状癌中央区（VI区）淋巴结转移危险因素分析及预测模型构建

目的 探讨甲状腺乳头状癌中央区(Ⅵ区)淋巴结转移的危险因素,并建立列线图预测模型。方法 收集2021年1月至2023年4月象山县第一人民医院医疗健康集团行甲状腺乳头状癌根治术+预防性中央区淋巴结清扫患者的临床资料(n=137)分析甲状腺癌发生中央区淋巴结转移的危险因素,构建列线图预测模型;采用Bootstrap法对模型进行内部验证,绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)并计算曲线下面积(AUC)探索列线图的预测效率。结果 癌灶大小(直径≥1cm)、双侧或多发癌灶、包膜侵犯、边界不规则和内部钙化是甲状腺癌中央区淋巴结转移的独立危险因素(均P<0.05)。列线图预测模型预测甲状腺癌患者中央区淋巴结转移的一致性指数为0.880,区分度良好;校正曲线接近于标准曲线,预测值与实际值基本一致。AUC为0.880(95%CI0.8223～0.9378)。结论癌灶大小(直径≥1cm)、双侧或多发癌灶、包膜侵犯、边界不规则、内部钙化是甲状腺癌中央区淋巴结转移的独立危险因素,据此建立的列线图预测模型具有可靠的预测能力。     

膝关节盘状半月板损伤患者关节镜术后疼痛的列线图预测模型构建

目的 分析膝关节盘状半月板(DLM)损伤患者关节镜术后疼痛的危险因素,并构建列线图预测模型。方法 收集2017年1月至2021年12月行关节镜手术治疗的217例DLM损伤患者临床资料。依照NRS数字分级法评估术侧膝关节及髌周疼痛情况,将患者分为疼痛组(≤4分,n=26)和非疼痛组(≥4分,n=191)。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析获取有统计学意义的连续性变量的最佳截断值。采用多因素logistic回归模型分析DLM损伤患者关节镜术后疼痛的危险因素。构建预测DLM损伤患者关节镜术后疼痛的列线图预测模型,采用校正曲线对列线图预测模型进行内部验证和性能评价,决策曲线对列线图预测模型的预测效能进行临床净收益评估。结果 疼痛组患者年龄、关节软骨损伤比例、术后无冷敷比例均高于非疼痛组(P<0.05),术后负重时间早于非疼痛组(P<0.05)。ROC曲线分析显示：年龄、术后负重时间的AUC分别为0.767、0.774;最佳截断值分别为54岁、7 d。年龄(>54岁)、关节软骨损伤(有)、术后负重时间(≤7 d)是DLM损伤患者关节镜术后疼痛的独立危险因素,术后冷敷(有)是D...     

基于列线图方法探究LODDS分级对行满意减瘤术后卵巢癌患者的预后价值

目的探讨已行满意减瘤术后的卵巢癌患者淋巴结阳性数与阴性数对数(LODDS)的预后价值,并基于LODDS等级建立列线图模型。 方法收集SEER数据库中3 968例行满意减瘤术且术中行淋巴结活检或系统淋巴结清扫的卵巢癌患者的临床资料。采用时间依赖的COX回归分析筛选独立预后因素,并建立预测模型。使用一致性指数(C-index)及校正曲线在建模组及验证组中评价模型的可靠性。使用ROC曲线比较两组使用LODDS分级列线图和单独使用FIGO分期方法预测患者生存率的准确性。 结果Cox单因素回归分析显示年龄、种族、婚姻状态、肿瘤位置、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级、化疗情况以及CA125情况是潜在的危险因素。Cox多因素回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤分化程度、肿瘤病理类型、FIGO分期、LODDS分级是独立影响因素,并以此建立列线图。建模组中,列线图C-index为0.752,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值均优于单独使用FIGO分期。验证组中,列线图C-index为0.747,预测1、3、5年生存率ROC曲线的AUC值同样优于单独使用FIGO分期。 结论LODDS分级是行满意减瘤术后卵巢癌患者的独立预后因素。术后以基于LODDS分级的列线图预测患者1、3、5年生存率较单纯使用FIGO分期更为准确。     

基于SEER数据库建立三阴性乳腺癌预后预测模型列线图

目的 探讨影响女性三阴性乳腺癌(TNBC)预后的临床因素.方法 通过SEER*Stat软件提取SEER数据库2010年1月1日至2015年12月31日经病理诊断的女性TNBC患者,通过单因素和多因素Cox回归分析,探讨影响女性TNBC患者预后的临床因素,使用R-studio 3.6.3软件将模型可视化,绘制预测TNBC患者3年总生存率的列线图(nomogram).使用一致性指数(C-index),受试者工作特征(ROC)曲线和校准图对列线图进行内部(建模组)验证;收集山西医科大学第二医院乳腺外科2016年1月1日至2020年12月31日与建模组条件相同的患者共198名(验模组),进行外部验证.结果 搜集到建模组患者17621例,验模组198例.建模组中位随访时间为40.8个月,验模组中位随访时间38.4个月.多因素Cox比例风险回归分析结果显示,建模组患者的年龄、种族、婚姻状况、T分期、N分期、M分期、手术情况、放化疗情况是TNBC患者3年总生存率的独立危险因素(P<0.05),这些因素均被用于构建列线图预测模型.验证结果ROC曲线分析显示建模组和验证组样本的3年总生存率AUC均大于0.7,且建模组和验模组的C指数分别为0.792和0.774,2组的校正曲线接近45°参考线且表现出良好的一致性.结论 本研究构建的预测模型具有良好的预后价值,可对TNBC患者的3年总生存率作出较为准确的评估,可供临床借鉴.     

基于SEER数据库建立三阴性乳腺癌预后预测模型列线图

目的 探讨影响女性三阴性乳腺癌(TNBC)预后的临床因素.方法 通过SEER*Stat软件提取SEER数据库2010年1月1日至2015年12月31日经病理诊断的女性TNBC患者,通过单因素和多因素Cox回归分析,探讨影响女性TNBC患者预后的临床因素,使用R-studio 3.6.3软件将模型可视化,绘制预测TNBC患者3年总生存率的列线图(nomogram).使用一致性指数(C-index),受试者工作特征(ROC)曲线和校准图对列线图进行内部(建模组)验证;收集山西医科大学第二医院乳腺外科2016年1月1日至2020年12月31日与建模组条件相同的患者共198名(验模组),进行外部验证.结果 搜集到建模组患者17621例,验模组198例.建模组中位随访时间为40.8个月,验模组中位随访时间38.4个月.多因素Cox比例风险回归分析结果显示,建模组患者的年龄、种族、婚姻状况、T分期、N分期、M分期、手术情况、放化疗情况是TNBC患者3年总生存率的独立危险因素(P<0.05),这些因素均被用于构建列线图预测模型.验证结果ROC曲线分析显示建模组和验证组样本的3年总生存率AUC均大于0.7,且建模组和验模组的C指数分别为0.792和0.774,2组的校正曲线接近45°参考线且表现出良好的一致性.结论 本研究构建的预测模型具有良好的预后价值,可对TNBC患者的3年总生存率作出较为准确的评估,可供临床借鉴.     

肝硬化患者首次静脉曲张破裂出血列线图预测模型的构建及验证

目的 构建肝硬化患者首次食管胃底静脉曲张出血的非侵入性预测模型及模型的验证。方法 回顾性分析2016年1月至2021年11月我院收治的358例既往未发生消化道出血的肝硬化患者的临床资料,按7∶3比例分为训练集(n=254)和验证集(n=104),随访至少1年根据患者是否发生首次出血训练集分为出血组(n=97),非出血组(n=157),验证集分为出血组(n=51),非出血组(n=53);使用单因素及多因素Logistic回归分析在训练集中研究肝硬化患者首次食管胃底静脉曲张出血的危险因素,并构建列线图模型。分别在训练集及验证集中使用的ROC曲线下面积、灵敏度、特异度、校标曲线等指标评价风险预测模型的预测精度,临床决策曲线(DCA)评价预测模型的临床效用。结果 Child-Turcotte-Pugh评分(CTP)、中性粒细胞-淋巴细胞比(NLR)、血红蛋白、血小板计数与肝硬化患者首次食管胃底静脉曲张出血有良好的相关性。基于CTP、HGB、PLT、NLR构建的预测模型在训练集上ROC曲线下面积(AUC)为0.823(95%CI 0.771～0.876),灵敏度为0.75、特异度为0.77;在验...     

HER2阳性乳腺癌新辅助化疗疗效的影响因素及列线图预测模型建立

目的:探讨人表皮生长因子受体2(HER2)阳性乳腺癌新辅助化疗(NAC)疗效的影响因素及列线图预测模型建立。方法:选取96例HER2阳性乳腺癌患者为研究对象，根据NAC是否获得病理完全缓解(pCR)分为pCR组(n=36)和非pCR组(n=60)。采用Logistic回归分析法确立影响HER2阳性乳腺癌患者NAC疗效的因素，并构建疗效列线图模型，应用受试者工作特征(ROC)曲线验证模型的预测效能。结果:96例患者中，36例获得pCR,获得率37.50%。pCR组患者年龄>40岁、体质指数(BMI)>24 kg/m²、有病灶钙化、组织学分级高、Ki-67表达≥15、HR阴性、肿瘤浸润淋巴细胞阳性、BPE下降明显的占比高于非pCR组(P<0.05)。回归分析显示，组织学分级、HR状态、肿瘤浸润淋巴细胞状态及BPE是影响HER2阳性乳腺癌患者NAC疗效的预测因素(P<0.05)。HER2阳性乳腺癌患者NAC疗效列线图预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.776(95%CI:0.679～0.855),敏感度为75.00%,特异度为73.33%。...     

肾集合管癌预后列线图的建立

目的建立肾集合管癌（CDC,又称Bellini管癌）预后列线图。方法从美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结局数据库中筛选出282例经病理证实为CDC的患者临床资料,采用随机数字表法,按7:3的比例分为训练队列186例和验证队列96例。在训练队列中,使用单因素和Cox多因素生存回归模型分析影响患者预后的因素,确定最优预测模型并建立预后列线图,评估预测效能。在验证队列中,采用ROC曲线和校准曲线验证列线图的准确度。采用决策曲线分析列线图的临床适用性。结果年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗是CDC患者的独立预后因素,并纳入列线图的构建。在训练队列或验证队列中,ROC曲线及校准曲线分析显示,所建立的预后列线图具有较好的预测准确度（均AUC＞0.7）,且列线图预测的生存率与实际生存率具有较好的一致性。决策曲线分析显示所建立的列线图在CDC患者预后预测方面具有潜在的临床适用性。本研究所建立的CDC预后列线图可通过https://chingfeng.shinyapps.io/DynNomappCDC/在线访问并使用。结论本研究所建立的CDC预后列线图（包括年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗等因素）具有较高的预测效能及临床适用性。     

高分辨CT联合血清CEA、NSE在鉴别诊断良恶性孤立性肺结节中的应用价值

目的探讨高分辨CT(HRCT)联合血清癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯纯化酶(NSE)在鉴别诊断良恶性孤立性肺结节(SPN)中的应用价值。方法回顾性分析2017年10月~2018年10月于我院就诊发现肺结节的60患者的病例资料,根据术后病理结果分为良性组(n=19)和恶性组(n=41)。两组患者均行HRCT检查及血清CEA、NSE水平检测,并以SPN为状态变量绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析HRCT征象及血清CEA、NSE鉴别诊断SPN的诊断效能。结果恶性组分叶征、毛刺征发生率显著高于良性组,差异有统计学意义(P<0.05);恶性组血清CEA、NSE水平显著高于良性组,差异有统计学意义(P<0.05);经ROC曲线分析,HRCT分叶征、毛刺征征象联合血清CEA、NSE鉴别诊断SPN的ROC曲线下面积(AUC)最大(AUC值=0.896),诊断敏感度及特异度分别为82.90%、89.50%。结论肺癌患者HRCT征象多表现为分叶征及毛刺征,且血清CEA、NSE水平异常升高,HRCT联合血清CEA、NSE检测对良恶性SPN的鉴别诊断有一定价值。     

NSCLC患者并发医院肺部感染的风险预测列线图模型构建研究

目的 探讨非小细胞肺癌(NSCLC)患者并发医院肺部感染的影响因素,并据此构建预测列线图模型。方法 回顾性分析商丘市第一人民医院2020年9月至2022年9月收治的279例NSCLC患者的临床资料,按照2∶1的比例将其分为建模组(186例)和验证组(93例),并根据患者是否并发医院肺部感染将建模组患者分为感染组和未感染组。对比感染组、未感染组临床资料;采用多因素Logistic回归性分析法分析NSCLC患者并发医院肺部感染的影响因素,并构建预测列线图模型;采用Bootstrap法进行内部验证,绘制校准曲线;采用受试者工作特征(ROC)曲线以评估列线图模型的预测效能;采用决策曲线(DCA)验证模型的临床净获益率。结果 279例NSCLC患者并发医院肺部感染的有67例,其中建模组186例患者有47例并发医院肺部感染,感染率为25.27%;验证组93例患者有20例并发医院肺部感染,感染率为21.51%。感染组中年龄≥75岁、吸烟史、临床分期Ⅲ～Ⅳ期、化疗周期≥4个、化疗药物联合、住院时间>21 d、化疗前体力状况评分<80分、糖尿病、白细胞计数<4×10⁹     

99mTc-MDP SPECT/CT融合显像联合碱性磷酸酶诊断肺癌骨转移的价值研究

目的 研究99m Tc-MDP SPECT/CT融合显像联合碱性磷酸酶诊断肺癌骨转移的价值.方法 回顾性分析同济大学附属杨浦医院2018年3月至2020年3月收治的经病理检查证实为肺癌的360例患者的临床资料,分析其病理类型、骨转移情况、不同病理类型肺癌骨转移发生情况、血清碱性磷酸酶(ALP)表达水平及其与骨转移数目的关系、99m Tc-MDP SPECT/CT融合显像和血清ALP单独及联合检测的诊断价值.结果 360例肺癌患者最终诊断为肺癌骨转移242例,无骨转移118例.病理报告显示,小细胞肺癌94例,非小细胞肺癌266例;发生骨转移的肺癌中,小细胞肺癌51例,非小细胞肺癌191例.非小细胞肺癌组骨转移发生率高于小细胞肺癌组,差异有统计学意义(P<0.05);非小细胞肺癌组骨转移数目>5个的患者比例高于小细胞肺癌组,差异有统计学意义(P<0.05).发生骨转移肺癌患者的血清ALP水平高于无骨转移患者(P<0.05).血清ALP与肺癌骨转移数目行Spearman相关分析显示,血清ALP与肺癌骨转移数目呈正相关(P<0.05).进一步绘制并分析ROC曲线可知,当血清ALP截断值取215.50 U/L时,血清ALP诊断肺癌骨转移的AUC为0.784,99m Tc-MDP SPECT/CT融合显像诊断肺癌骨转移的AUC为0.825,二者联合诊断肺癌骨转移的AUC为0.904,此时灵敏度为91.4％,特异度为82.5％,诊断效能最好.结论 99m Tc-MDP SPECT/CT融合显像和血清ALP联合检测可提高肺癌骨转移的诊断效能.     

乙肝肝硬化患者肝细胞癌发生风险预测模型的构建

目的:构建乙肝肝硬化患者肝细胞癌(HCC)发生风险预测模型。方法:收集乙肝肝硬化确诊病例,按照2∶1随机分为训练集(344例)和验证集(172例)。收集病例信息,随访HCC发生情况。利用训练集数据,采用Cox回归建立乙肝肝硬化患者HCC发生风险预测模型,绘制列线图。分别利用两个数据集,采用ROC曲线评价预测效能;通过决策曲线分析(DCA)评估模型的临床效益;根据列线图评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组,采用Kaplan-Meier法绘制两个风险组的生存曲线并进行Log-rank检验。结果:最终列线图纳入6个因素,分别为年龄、是否吸烟、是否抗病毒治疗、食管胃底静脉曲张程度、有无腹水、血清AFP水平。模型在训练集和验证集中预测乙肝肝硬化患者5 a内发生HCC的AUC(95%CI)分别为0.863(0.815～0.911)和0.873(0.812～0.934),一致性指数分别为0.850(0.820～0.876)和0.837(0.804～0.870)。DCA曲线表明模型具有较好的临床效益。Kaplan-Meier法生存分析结果显示,在训练集和验证集中,高风险组患者HCC发生风险均明显高...