基于SEER数据库脊索瘤临床预测模型的建立及验证

目的构建脊索瘤患者的预测模型并进行验证。方法从SEER数据库(2004~2015年)中鉴定和收集597例脊索瘤患者。Nomogram是基于建模组420例拥有完整数据的患者建立的。C指数(C-index)和校正曲线确定Nomogram的预测精度和判别能力。结果建立了基于年龄、种族、原发部位及数量、肿瘤分期(TNM)、手术方式、是否放疗、肿瘤转移和肿瘤大小等预后因素的预测模型,C指数为0.778。确定生存概率的校准曲线表明,Nomogram预测结果与实际观测结果吻合较好。年龄>60岁(P<0.001,HR 5.723,95%CI 1.988~16.474)、M1(P<0.001,HR 4.121,95%CI 1.834~9.257)、手术方式(全切除,P<0.01,HR0.416,95%CI 0.236~0.732;根治性扩大切除,P<0.0001,HR 0.251,95%CI 0.143~0.442)是独立预后因素。结论 Nomogram为脊柱脊索瘤患者提供了更准确的预后预测。本研究结果显示,年龄>60岁肿瘤分期M1和不进行手术是显著缩短脊索瘤患者生存时间的独立危险因素。     

肝内胆管细胞癌根治性切除术后临床预后影响因素的研究

目的探讨肝内胆管细胞癌（ICC）行根治性切除（R0切除）术后的独立预后影响因素。 方法回顾性分析中山大学附属第一医院自2002年1月至2018年8月行R0切除并经病理确诊的237例ICC患者的临床病理及随访资料，采用Kaplan-Meier法构建生存曲线；单因素及多因素COX回归分析筛选影响患者生存预后的独立因素。一致性指数（C-index）、时间依赖性受试者工作特征曲线（ROC曲线）、曲线下面积（AUC）及校准曲线用于评价COX回归模型的预测效能。 结果237例ICC患者的中位生存期为19.93个月（95%CI=14.31~26.21），术后1、2、3年生存率分别为62.3%、45.0%及35.6%。单因素及多因素回归分析显示谷氨酰转移酶（GGT） >53 U/L（P=0.001）、CA125>17.4 U/ml（P<0.001）、淋巴结转移（P=0.039）、肿瘤分化不良（P<0.001）是ICC患者行R0切除术后预后不良的独立危险因素。按照删除概率P>0.1的标准，纳入癌胚抗原（CEA）（P=0.092）后的预后模型C-index为0.74（95%CI=0.68~0.78），不同随访时间点对应的AUC值均在0.8左右，模型具有良好的预测效能。 结论GGT、CEA、CA125、淋巴结转移情况及肿瘤分化程度可作为ICC患者R0切除术后临床预后的预测指标。     

能谱智能匹配联合双低技术在CT门静脉成像中的可行性研究

目的 探索单能量成像结合自适应统计迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR）及自动能谱协议选择（automatic spectral imaging mode selection，ASIS）技术在个体化降低患者门静脉造影辐射剂量、对比剂剂量中的应用价值。方法 回顾性收集华中科技大学同济医学院附属协和医院2017年1月至2017年4月120例临床需进行上腹部增强检查的受检者资料（男80例，女40例），按扫描方案分为3组，每组各40例。A组采用常规120 kVp扫描，噪声指数（NI）=10，对比剂用量为450 mgI/kg，图像采用50% ASIR重建；B、C两组采用能谱成像模式，NI=10（B组），NI=13（C组），对比剂用量均为300 mgI/kg，图像采用60 keV+50% ASIR重建。采用单因素方差分析比较3组图像中门静脉、肝实质的平均CT值及其差值、图像噪声、信噪比（SNR）及对比噪声比（CNR）。由两位高年资放射科医师对3组图像进行主观图像质量评分。记录患者的容积CT剂量指数（CTDI_vol）、剂量长度乘积（DLP）并计算有效剂量（E）。结果 B、C两组对比剂用量较A组降低了约30%。A、B、C组图像的门静脉CT值分别为168.22±17.82、209.06±20.07、211.03±25.60，B、C组与A比较，差异有统计学意义（t=-9.625、-8.680，P<0.05）。A、B、C 3组门静脉与肝实质CT差值分别为60.01±17.01、106.63±25.83、107.72±25.39，B、C组与A组比较，差异有统计学意义（t=-9.536、-9.857，P<0.05）。SNR分别为8.48±1.41、12.64±2.94、10.77±1.94，CNR分别为5.16±1.80、8.13±2.54、7.32±1.84，图像质量评分分别为（3.53±0.68）、（4.75±0.54）和（4.53±0.64）分，B、C组的SNR、CNR和图像质量评分与A组比较，差异有统计学意义（t=-8.082、-6.064、-6.050、-5.308、-8.912、-6.779，P<0.05）。A、B、C组CTDI_vol分别为（12.15±5.02）、（12.34±4.18）、（10.03±3.13）mGy，DLP分别为（348.62±155.99）、（355.56±131.07）、（287.10±92.25）mGy·cm，E分别为（5.23±2.34）、（5.33±1.97）、（4.31±1.38）mSv，相对于A、B两组，C组的CTDI_vol、DLP和E差异均有统计学意义（t=2.274、2.147、2.147、2.812、2.702、2.702，P<0.05），分别降低了19%。结论 CT门静脉成像时，选择NI=13，60 keV结合50%ASIR重建及ASIS技术可以个体化降低患者的对比剂剂量和辐射剂量，并提供满足诊断要求的图像。     

Statistics at square zero: a survival guide

In order to understand or conduct research, it is important that all clinicians have at least a basic grasp of the commonly encountered statistical tests. Each has its limitations but there is usually a best or more appropriate test to use for a given set of data. This is a key skill for all clinicians and is one of the curriculum competencies identified by the Royal College of Paediatrics of Child Health. Much to the chagrin of many trainees it is also tested in the RCPCH examinations. A basic understanding of some of the more commonly encountered tests is helpful: it allows a more thorough appreciation of the data that are being presented in published studies and for those undertaking the RCPCH Theory and Science examination offers ‘marks for free’. This short article provides simple guidance on how to pick the best test to use for different types of data. It is aimed at a novice who might consider themselves to be at step zero rather than step one.     

胰腺囊性肿瘤恶性风险预测模型研究

目的 明确与恶性胰腺囊性肿瘤（PCN）相关的术前危险因素，建立准确的预测模型，并予以验证。方法 纳入2013年1月至2020年5月复旦大学附属华东医院经术后病理检查证实的114例PCN病例，分为模型组（n=80）和验证组（n=34）。回顾性分析模型组术前的临床资料并探索与恶性PCN相关的影响因素，建立PCN恶性风险预测模型，绘制受试者工作特征（ROC）曲线和校正曲线评价模型，最后基于验证组数据对模型进行临床验证。结果 单因素回归分析提示临床症状、CA19-9水平升高、中性粒细胞淋巴细胞比值（NLR）、淋巴细胞单核细胞比值（LMR）、肿瘤最大直径、胰管扩张和实性成分与恶性PCN显著相关，进一步行多因素回归分析确定了NLR≥2.146、CA19-9水平升高、胰管扩张是恶性PCN的独立预测因素。基于多因素回归分析结果建立恶性PCN预测模型，绘制模型的ROC曲线，计算AUC为0.921（95%CI 0.863~0.979），Youden指数最大时取得最佳临界预测值为0.203，此时相对应的特异度为83.3%，敏感度为92.9%，准确率为85%。同时校正曲线显示模型具有较好的拟合度，最后代入验证组数据显示模型预测准确率为82.4%，特异度81.2%，敏感度100%。结论 CA19-9水平升高、NLR升高以及胰管扩张是恶性PCN的高危因素，基于此建立的恶性胰腺囊性肿瘤的预测模型具有较好的准确率，可为今后的临床诊疗提供辅助参考。     

3 404例2型糖尿病患者视网膜病变患病率及其相关因素分析

目的 分析2型糖尿病（T2DM）患者视网膜病变（DR）患病率及其相关因素。方法 对3 404例2型糖尿病住院患者进行回顾性研究，根据眼科会诊结果，将患者分为3组，其中非DR组（A组/NDR组）2 562例，DR非增殖期组（B组/NPDR组）716例，DR增殖期组（C组/PDR组）126例。得出DR的患病率，比较3组患者之间临床资料及临床指标的异同，及其与DR的相关性。结果 2型糖尿病患者DR患病率达24.7%，与甘油三酯（OR=1.110，P=0.000）、糖化血红蛋白（HbA1c）（OR=1.087，P=0.000）、血尿酸（OR=1.003，P=0.000）、病程（OR=1.002，P=0.000）相关。结论 2型糖尿病患者DR患病率为24.7%，高血脂、高血糖、高尿酸血症、病程长为DR的独立危险因素。早期发现糖尿病、早期治疗糖尿病、积极控制血糖血脂血尿酸，对于减少DR的发生及延缓DR的发展意义重大。