基于CT特征的列线图模型对GIST核分裂象数的预测价值

目的 开发和验证一种基于CT征象的列线图,用于术前预测胃肠道间质瘤(GIST)的核分裂象数(MI)。方法 回顾性分析100例GIST患者的临床及影像资料,根据病理资料将患者分为低MI组(63例)和高MI组(37例),利用单因素和多因素Logistic回归分析CT征象与GIST MI之间的关系,构建列线图预测模型。通过受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)、校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验来验证列线图性能。结果 单因素分析得出肿瘤形态、最大径、溃疡、坏死、坏死百分比、肿瘤供血或引流血管增粗(EVFDM)、强化程度、强化特征、转移和外周侵犯差异具有统计学意义(P均<0.05)。在多因素Logistic回归中,只有肿瘤最大径、坏死、溃疡和强化特征与高MI显著相关。将这4个CT征象纳入列线图模型中,该模型的AUC值为0.892(95%CI:0.829～0.956),校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验(P=0.516)均说明该列线图模型的预测结果和实际结果之间的一致性良好。结论由肿瘤最大径、溃疡、坏死和强化特征组成的列线图模型在预测GIST患者的MI中有较高价值,有助于临床医师更全面评估GIST复发和转移潜能,从而作出更精准的临床决策。