乙型肝炎相关肝内胆管癌病人术后生存列线图

目的:建立一个有效的列线图预测乙型肝炎(乙肝)相关肝内胆管癌(intrahepatic cholangiocarcinoma,ICC)病人的术后生存。方法:回顾性分析我院2003年1月至2009年12月期间415例乙肝相关ICC手术病人临床数据(模型组),通过COX回归模型的结果建立预测病人术后生存的列线图。用2010年在我院行手术治疗的126例乙肝相关ICC病人的临床资料(验证组)来验证列线图的预测效果。生存曲线比较TNM分期与列线图对病人的预测。通过一致性指数(C-index)比较TNM分期与列线图对病人生存预测的准确性。结果:列线图共包含6个预测指标。模型组的列线图预测术后生存的C-index值0.72(95%CI:0.70~0.73),验证组C-index值0.73(95%CI:0.71~0.76),证实列线图对生存的预测准确度高。列线图预测包括模型组和验证组541例病人术后生存的C-index值是0.71(95%CI:0.68~0.74),高于美国癌症联合会第7版TNM分期的0.63(95%CI:0.60~0.66)。结论:基于HBV-DNA载量、CA19-9、肝硬化、术中输血、肿瘤直径以及淋巴结转移构建预测的列线图可提高乙肝相关ICC病人术后生存的预测准确度。     

肝内胆管癌患者根治性切除术后基于病理指标生存预测模型的构建与评估

目的构建肝内胆管癌(ICC)患者根治性切除术后生存的列线图模型并进行评估。方法回顾分析2014年1月至2017年12月复旦大学附属中山医院首次接受根治性切除手术的ICC患者资料。最终入组167例, 其中男性104例, 女性63例, 年龄(60.3±10.9)岁。收集患者肿瘤组织行免疫组化染色、判读结果。采用单因素及LASSO回归筛选, 多因素Cox回归分析ICC术后生存影响因素, 使用R软件构建ICC预后评估列线图模型并评估和验证。结果多因素Cox回归分析, 肿瘤TNM分期高、肿瘤低分化、切缘阳性、肿瘤黏蛋白5表达阳性、肿瘤P53表达异常的ICC患者根治性切除术后生存预后较差。以上述因素构建ICC预后列线图模型。列线图模型一致性指数为0.821, 对预后具有较高的区分度, 术后3年生存校准曲线图代表实际生存的45°对角线与代表列线图预测生存的分段线贴合较好。列线图预测生存的受试者工作特征曲线下面积高于美国癌症联合委员会(AJCC)TNM分期(0.894比0.803, z=4.10, P<0.001), 列线图模型预测ICC患者术后生存的效能高于AJCC TNM分期。结论肿瘤TNM...     

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。     

基于ATS的肝内胆管癌患者根治性切除术后预后预测列线图模型的构建与评估

目的构建基于白蛋白-胆红素评分和肿瘤负荷评分(ATS)分级的肝内胆管癌(ICC)患者根治性切除术后预后预测列线图模型, 并评估列线图模型的预测效果。方法回顾性分析2016年1月至2020年1月在郑州大学人民医院及郑州大学肿瘤医院接受根治性切除的ICC患者临床资料。共入组258例患者, 其中男性140例, 女性118例, 年龄(56.5±9.5)岁。将258例ICC患者按照7∶3随机分为训练集(n=174)和测试集(n=84)。利用训练集进行单因素及多因素Cox回归分析, 分析ICC患者预后影响因素, 然后构建列线图模型。通过一致性指数、校准曲线和风险决策曲线来评估列线图模型的性能。结果在训练集中, 单因素Cox回归分析白蛋白-胆红素评分、肿瘤负荷评分、癌胚抗原、肿瘤分化程度、脉管癌栓、ATS分级等与ICC患者术后生存相关(均P<0.05)。多因素Cox回归分析, ATS分级、癌胚抗原、肿瘤分化程度、脉管癌栓、美国癌症联合委员会肝癌分期N分期是ICC患者根治性切除术后生存的独立影响因素(均P<0.05)。基于多因素Cox回归结果构建预测预后的列线图模型。评估模型, 训练集的一...     

预测胆囊癌根治性切除术预后的列线图的构建及验证

目的 构建可有效预测胆囊癌根治性切除术患者预后的列线图。方法 从SEER（Surveillance,Epidemiology,and End Results Program）数据库提取2004-2013年共832例胆囊癌根治术后患者的回顾性临床病理资料,采用随机抽样法将数据分为训练集（n=608）和验证集（n=224）。使用Cox比例风险回归模型筛选影响预后的独立危险因素,通过训练集数据构建预测模型,基于列线图获得每例患者的综合生存概率得分。利用Bootstrap方法重复1 000次采样对训练集进行内部验证,然后利用验证集完成外部验证。一致性指数（C-index）及校正曲线用以评估模型的预测精度。结果 训练集的中位疾病相关生存（diseasespecific survival,DSS）时间为22.07个月,术后1、3、5年DSS率分别为67.6%、36.8%、29.2%。多因素分析提示,性别、年龄、分化程度、淋巴结转移、肿瘤直径、侵袭范围、远处转移是影响胆囊癌根治术后预后的独立危险因素（P < 0.05）。内部验证的C-index为0.76（95%CI 0.74～0.78）,术后5年DDS校正曲线提示在观察值与预测值之间有良好的一致性。本列线图的预测能力优于AJCC（American Joint Commissionon Cancer）分期（C-index 0.70,95%CI 0.67～0.73）,两组之间比较有统计学意义（P < 0.001)。结论 列线图模型可准确、直观地预测胆囊癌根治术后患者的生存概率。     

胸腺瘤患者预后列线图预测模型的建立和验证北大核心CSCD

目的探讨影响胸腺瘤切除术后患者预后的危险因素, 利用列线图建立胸腺瘤患者无进展生存预测模型。方法回顾性分析2010年1月至2019年12月期间在北京同仁医院行胸腺瘤切除术的267例患者的临床病历资料, 对可能影响无进展生存期(PFS)的相关因素进行单因素和多因素Cox回归分析, 利用筛选出的独立危险因素建立胸腺瘤切除术后患者PFS的列线图预测模型, 评价模型的预测能力。结果单因素Cox回归分析结果显示, 年龄、手术方式、切除完整程度、WHO病理分型、TNM分期、术后辅助治疗与胸腺瘤患者术后PFS显著相关(P<0.05)。多因素Cox回归分析结果显示, 仅年龄和TNM分期是影响胸腺瘤患者术后PFS的独立危险因素(P<0.05)。在此基础上建立的胸腺瘤患者预后的列线图预测模型的一致性指数(C-index)为0.866(95%CI:0.809~0.923), 该模型具有显著的预测效能。结论本研究建立并验证了基于年龄和TNM分期构建的列线图预测模型, 排除了其他临床病理因素对预后评估的干扰, 便于临床医师对胸腺瘤切除术后患者预后进行快速个体化评估。     

术前炎性指标构建的列线图模型预测结直肠癌患者术后生存分析

目的探讨基于术前炎性指标构建的列线图模型预测结直肠癌患者术后生存的价值。方法采用队列研究设计,选取2011年1月至2014年6月空军第986医院行结直肠癌根治术的233例结直肠癌患者,根据5年随访结果,将患者分成生存组(99例)和死亡组(134例)。比较两组患者术前1 d炎性指标水平,单因素和Cox回归分析结直肠癌患者术后5年生存的影响因素,应用R软件建立列线图术后存活预测模型。结果两组患者术前淋巴细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数、C反应蛋白、血小板/淋巴细胞比值(PLR)、中性粒细胞/淋巴细胞(NLR)和C反应蛋白/白蛋白比值(CAR)等指标比较,差异有统计学意义(P<0.05),而白细胞计数和白蛋白比较,差异无统计学意义;肿瘤大小(OR=1.379,95%CI:1.094~1.737)、浸润深度(OR=2.020,95%CI:1.126~3.622)、NLR(OR=1.496,95%CI:1.009~2.219)、PLR(OR=1.927,95%CI:1.060~3.504)和CAR(OR=2.326,95%CI:1.479~3.657)是结直肠癌患者术后生存的独立影响因素(P<0.05)。列线图预测术后生存模型的C-index为0.831(95%CI:0.781~0.911),校准预测曲线和理想曲线拟合良好。结论术前NLR、PLR和CAR与结直肠癌术后生存呈负相关,且列线图具有预测结直肠癌患者术后生存情况的潜在价值。     

基于SEER数据库混合细胞性肝癌病人预后列线图构建与验证

目的探讨混合细胞性肝癌(CHC)病人预后的危险因素,构建并验证列线图。方法回顾性收集监测、流行病学和最终结果数据库2004-2018年诊断为CHC 531例病人临床资料,随机分为训练集和验证集。使用Cox比例风险模型构建列线图,验证并比较列线图和第8版美国癌症联合委员会(AJCC)分期预测效能。结果肿瘤大小、治疗方式、远处转移、肿瘤分化和肝纤维化是CHC病人预后的独立危险因素(P<0.05)。列线图C-index在训练集和验证集中分别为0.777(95%CI 0.752-0.803)和0.734(95%CI 0.689-0.779),1、3、5年总生存率ROC曲线下面积(AUROC)在训练集和验证集中分别为0.845、0.873、0.854和0.790、0.871、0.871。与AJCC分期相比,列线图C-index和AUROC更高,赤池信息准则和贝叶斯信息准则更低。校准曲线显示列线图校准良好。临床决策曲线显示列线图比AJCC分期净收益更高。倾向性评分匹配后肝移植病人预后优于肝切除病人(5年总生存率:64.5%vs. 36.5%,P=0.010)。结论列线图能个体化预测CHC病人...     

胸腺瘤患者预后列线图预测模型的建立和验证

目的探讨影响胸腺瘤切除术后患者预后的危险因素, 利用列线图建立胸腺瘤患者无进展生存预测模型。方法回顾性分析2010年1月至2019年12月期间在北京同仁医院行胸腺瘤切除术的267例患者的临床病历资料, 对可能影响无进展生存期(PFS)的相关因素进行单因素和多因素Cox回归分析, 利用筛选出的独立危险因素建立胸腺瘤切除术后患者PFS的列线图预测模型, 评价模型的预测能力。结果单因素Cox回归分析结果显示, 年龄、手术方式、切除完整程度、WHO病理分型、TNM分期、术后辅助治疗与胸腺瘤患者术后PFS显著相关(P<0.05)。多因素Cox回归分析结果显示, 仅年龄和TNM分期是影响胸腺瘤患者术后PFS的独立危险因素(P<0.05)。在此基础上建立的胸腺瘤患者预后的列线图预测模型的一致性指数(C-index)为0.866(95%CI:0.809～0.923), 该模型具有显著的预测效能。结论本研究建立并验证了基于年龄和TNM分期构建的列线图预测模型, 排除了其他临床病理因素对预后评估的干扰, 便于临床医师对胸腺瘤切除术后患者预后进行快速个体化评估。     

肝内胆管细胞癌患者术后的预后影响因素研究

背景与目的:肝内胆管细胞癌(ICC)为常见的肝脏胆道系统肿瘤。临床上40%~50%的ICC患者临床确诊时需要进行手术切除病灶,本研究旨在探讨ICC患者切除术后患者预后的影响因素。方法:选取2016年1月-2017年7月接受根治性手术治疗的67例ICC患者临床资料进行回顾性分析,并进行随访(电话、门诊定期随诊的方式),主要记录患者的死亡、生存情况及患者1、2、3年存活率;统计两组患者的基础资料,分析影响ICC患者生存时间的主要危险因素。随访截止2019年10月30日。结果:全组67例患者,其男41例,女26例;年龄42~75岁,平均年龄(61.4±9.9)岁,肿瘤直径2.9~9.4 cm,平均直径(4.1±2.1)cm,病灶数目(1.2±0.4)个。在36个月的随访中3例患者失访,术后1年40例患者生存(59.70%),术后2年24例患者生存(35.82%),术后3年12例患者生存(17.91%);中位生存时间22.5个月。采用Log-rank秩检验发现:病灶最大径、病灶数目、血管浸润、淋巴结转移、远处转移、分化程度、CA19-9、TNM分期与ICC患者术后的生存时间有关。采用Cox比例回归风险模型分析发现:病灶多发(OR=1.729)、血管浸润(OR=2.085)、淋巴结转移(OR=1.816)、远处转移(OR=1.902)、低分化(OR=1.560)、CA19-9≥37 U/mL(OR=1.719)是影响ICC患者术后远期预后的独立危险因素。结论:ICC患者切除术后总体生存率及中位生存时间不理想,病灶多发、血管浸润、淋巴结转移、远处转移、低分化、CA19-9≥37 U/mL是影响ICC患者远期预后的独立危险因素。对有相关因素的患者应加强随访,必要时可以联合放化疗综合治疗进而改善患者的预后。     

基于SEER数据库男性乳腺癌手术切除病人预后分析及列线图建立

目的 分析男性乳腺浸润性导管癌手术切除病人的独立预后因素及构建预后列线图，同时验证该模型的准确性。方法 从美国国立癌症研究监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库中下载2010—2018年间诊断为男性乳腺浸润性导管癌且经过手术切除的1662例病人的临床病理特征及治疗信息。随机数字分组法将病人按照3∶1分为训练队列（1246例）和验证队列（416例）。 通过单因素及多因素 COX分析筛选出独立预后因素并构建预测1、3、5年的总生存率（OS）的列线图。一致性指数（c-指数）和校准曲线确定列线图预测的准确性和判别能力。结果 年龄、肿瘤直径、临床TNM、病理学分级、婚姻状态5个指标均是OS的独立预后因素（P均<0.05）。基于独立预后因素构建了1、3、5年OS的列线图。训练队列中列线图的c-指数为0.730（95%CI 0.694-0.766），高于美国癌症联合委员会（AJCC）临床TNM分期系统 0.628（95%CI 0.588-0.668）；验证队列列线图的c-指数为0.737（95%CI 0.680-0.794），高于AJCC 临床TNM分期系统 0.584（95%CI 0.516-0.652）。校准曲线表明列线图预测生存率与实际生存率具有良好的一致性。结论 基于年龄、肿瘤直径、临床TNM、病理学分级、婚姻状态的独立预后因素构建的列线图能较准确地显示男性乳腺癌手术切除病人预后，有利于进行临床个体化预后评估。     

机器学习算法和COX列线图在肝细胞癌术后生存预测中的应用价值

目的探讨机器学习算法和COX列线图在肝细胞癌术后生存预测中的应用价值。方法采用回顾性描述性研究方法。收集2012年1月至2017年1月中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院收治的375例肝细胞癌行根治性肝切除术患者的临床病理资料;男304例,女71例;中位年龄为57岁,年龄范围为21~79岁。375例患者通过计算机产生随机数方法以8∶2比例分为训练集300例和验证集75例,应用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络机器学习算法构建肝细胞癌患者术后生存的预测模型,筛选性能最优的机器学习算法预测模型;构建肝细胞癌患者术后生存预测的COX列线图预测模型;比较最优机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测肝细胞癌患者术后生存的性能。观察指标:(1)训练集与验证集患者临床病理资料分析。(2)训练集与验证集患者随访及生存情况。(3)机器学习算法预测模型构建及验证。(4)COX列线图预测模型构建及验证。(5)随机森林机器学习算法预测模型与COX列线图预测模型预测性能评价。采用门诊或电话方式进行随访,了解患者生存情况。随访时间截至2019年12月或患者死亡。正态分布的计量资料以±s表示,组间比较采用配对t检验。偏态分布的计量资料以M(P25,P75)或M(范围)表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数表示,当Tmin≥5,N≥40时,组间比较采用χ2检验;当1≤Tmin≤5,N≥40时,采用校正χ2检验;当Tmin<1或N<40时,采用Fisher确切概率法。采用Kaplan-Meier法计算生存率和绘制生存曲线。采用COX比例风险模型进行单因素分析,将P<0.2的变量纳入Lasso回归分析,根据λ值筛选影响预后的变量,最后将变量纳入COX比例风险模型进行多因素分析。结果(1)训练集与验证集患者临床病理资料分析:训练集和验证集患者微血管侵犯(无、有),肝硬化(无、有)分别为292、8例,105、195例和69、6例,37、38例,两组患者比较,差异均有统计学意义(χ2=4.749,5.239,P<0.05)。(2)训练集与验证集患者随访及生存情况:训练集与验证集患者均获得随访。训练集300例患者随访时间为1.1~85.5个月,中位随访时间为50.3个月。验证集75例患者随访时间为1.0~85.7个月,中位随访时间为46.7个月。375例肝细胞癌患者术后1、3年总体生存率分别为91.7%、79.5%。训练集和验证集患者术后1、3年总体生存率分别为92.0%、79.7%和90.7%、81.9%。两组患者术后生存情况比较,差异无统计学意义(χ2=0.113,P>0.05)。(3)机器学习算法预测模型构建及验证。①筛选最优机器学习算法预测模型:根据变量对预测肝细胞癌术后3年生存的信息增益度,应用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林和人工神经网络5种机器学习算法对肝细胞癌临床病理因素进行变量综合排名。筛选主要预测因素为乙型肝炎e抗原(HBeAg)、手术方式、肿瘤最大直径、围术期输血、肝被膜侵犯、肝脏Ⅳ段侵犯。将预测因素前3、6、9、12、15、18、21、24、27、29个变量依次引入5种机器学习算法。其结果显示:当引入9个变量时,逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林机器学习算法预测模型受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)趋于稳定。当引入变量>12个时,人工神经网络机器学习算法预测模型AUC波动明显,逻辑回归、支持向量机机器学习算法预测模型AUC稳定性可继续改善,而随机森林机器学习算法预测模型AUC接近0.990,说明随机森林机器学习算法预测模型为最优机器学习算法预测模型。②随机森林机器学习算法预测模型优化和验证:将预测因素29个变量依次引入随机森林机器学习算法预测模型中,构建训练集最佳随机森林机器学习算法预测模型。其结果显示:当引入变量=10个时,网格搜索法示最佳决策树结点个数=4,最佳决策树数目=1000;当引入变量≥10个时,随机森林机器学习算法预测模型AUC稳定在0.990左右。其中当引入变量=10个时,随机森林机器学习算法预测模型预测训练集术后3年总体生存AUC为0.992,灵敏度为0.629,特异度为0.996,预测验证集术后3年总体生存AUC为0.723,灵敏度为0.177,特异度为0.948。(4)COX列线图预测模型构建及验证。①训练集患者术后生存因素分析。单因素分析结果显示:HBeAg、甲胎蛋白、围术期输血、肿瘤最大直径、肝被膜侵犯、肿瘤分化程度是影响肝细胞癌患者术后生存的相关因素(风险比=1.958,1.878,2.170,1.188,2.052,0.222,95%可信区间为1.185~3.235,1.147~3.076,1.389~3.393,1.092~1.291,1.240~3.395,0.070~0.703,P<0.05)。将P<0.2的临床病理因素纳入Lasso回归分析,其结果显示:性别,HBeAg,甲胎蛋白,手术方式,围术期输血,肿瘤最大直径,肿瘤位置在肝脏Ⅴ段和肝脏Ⅷ段,肝被膜侵犯,肿瘤分化程度(高分化、中高分化、中分化、中低分化)是影响肝细胞癌患者术后生存的相关因素。进一步将上述临床病理因素纳入多因素COX回归分析,其结果显示:HBeAg、手术方式、肿瘤最大直径是肝细胞癌患者术后生存的独立影响因素(风险比=1.770,8.799,1.142,95%可信区间为1.049~2.987,1.203~64.342,1.051~1.242,P<0.05)。②COX列线图预测模型的构建和验证:将训练集COX多因素分析结果中P≤0.1的临床病理因素引入Rstudio软件及其rms软件包,构建训练集COX列线图预测模型。COX列线图预测模型预测术后总体生存的C-index为0.723(se=0.028),预测训练集术后3年总体生存AUC为0.760,预测验证集术后3年总体生存AUC为0.795。训练集校准图验证显示COX列线图预测模型对术后生存有较好预测效果。COX列线图回归函数=0.62706×HBeAg(正常=0,异常=1)+0.13434×肿瘤最大直径(cm)+2.10758×手术方式(腹腔镜=0,开腹手术=1)+0.54558×围术期输血(无输血=0,输血=1)-1.42133×高分化(非高分化=0,高分化=1)。计算所有患者COX列线图风险评分,应用Xtile软件寻找COX列线图风险评分最佳阈值,风险评分≥2.9分为高危组,风险评分<2.9分为低危组。Kaplan-Meier总体生存曲线结果显示:训练集低危组和高危组患者术后总体生存比较,差异有统计学意义(χ2=33.065,P<0.05)。验证集低危组和高危组患者术后总体生存比较,差异有统计学意义(χ2=6.585,P<0.05)。进一步采用决策曲线分析结果显示:联合HBeAg、手术方式、围术期输血、肿瘤最大直径和肿瘤分化程度因素的COX列线图预测模型预测性能优于单一因素的预测性能。(5)随机森林机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测性能评价:通过对2种模型中共同含有的重要变量(肿瘤最大直径)进行分析,并将2种模型通过预测误差曲线进行比较,观察2种模型的预测差异。其结果显示:肿瘤最大直径为2.2 cm时,随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为77.17%和74.77%(χ2=0.182,P>0.05);肿瘤最大直径为6.3 cm时,随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为57.51%和61.65%(χ2=0.394,P>0.05);肿瘤最大直径为14.2 cm时,随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为51.03%和27.52%(χ2=12.762,P<0.05)。随着肿瘤最大直径增加,2种模型预测患者生存率差异增大。验证集中,随机森林机器学习算法预测模型预测患者术后3年总体生存AUC为0.723,COX列线图预测模型预测患者术后3年总体生存AUC为0.795,两者比较,差异有统计学意义(t=3.353,P<0.05)。采用Bootstrap交叉验证结果显示:随机森林机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测3年生存的整合Brier得分分别为0.139、0.134,COX列线图预测模型预测误差低于随机森林机器学习算法预测模型。结论与机器学习算法预测模型比较,COX列线图预测模型预测肝细胞癌术后3年生存性能更佳,且其变量少,易于临床使用。     

Intrahepatic cholangiocarcinoma in Taiwan

We report our experience of the surgical treatment of intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) in Taiwanese patients. A tota1 of 162 patients with histologically proven ICC were treated of whom 106 (65.4%) had associated hepatolithiasis. Patients with hepatolithiasis were in earlier stages than those without hepatolithiasis. Two-thirds of the patients with hepatolithiasis presented with acute cholangitis, and two-thirds of those without hepatolithiasis presented with hepatomegaly. The rate of hepatic resection was 29.6% (48 of 162), and these rates were 31.1% and 26.8% for the patients with and without hepatolithiasis, respectively. Ninety-three percent of the patients with hepatolithiasis underwent common bile duct exploration, compared with 18% of those without hepatolithiasis. The surgical mortality rates were 3.7% (6/162), for all patients, and 3.8% and 3.6% for patients with and without hepatolithiasis, respectively. The morbidity rate was much higher in the patients with hepatolithiasis (37.7% vs 16.1%). The 1-, 3-, and 5-year survival rates were 35.5%, 20.5%, and 16.5% in the patients with hepatolithiasis and 27.2%, 8.8%, and 7.8% in those without hepatolithiasis. Concomitant hepatolithiasis prevented precise diagnosis preoperatively and precipitated biliary sepsis, which affected resectability and increased postoperative morbidity. Hepatolithiasis per se did not influence long-term survival. Received for publication on Dec. 14, 1998; accepted on Dec. 15, 1998     

基于CT检查影像组学早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测模型构建及其应用价值

目的构建基于X线计算机体层摄影术(CT)检查影像组学早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测模型,探讨其应用价值。方法采用回顾性队列研究方法。收集2009年1月至2016年12月国内2家医疗中心收治的243例(南京医科大学第一附属医院165例、无锡市人民医院78例)行肝切除术治疗早期肝细胞癌患者的临床病理资料;男182例,女61例;中位年龄为57岁,年龄范围30~86岁。243例患者通过计算机产生随机数方法以2∶1比例分为训练集162例和测试集81例。利用影像组学技术,从CT检查动脉期和门静脉期的肿瘤内部及周边分别提取定量图像特征,每位患者提取3384个影像组学特征参数。在训练集中,通过联合多重特征选择算法[最大相关最小冗余(MRMR)和随机生存森林(RSF)的特征排序+LASSO-COX回归分析]对稳定的特征参数进行降维,建立影像组学标签并预测效能。采用单因素COX回归筛选肿瘤复发危险因素,采用多因素COX逐步向后回归分析构建2个影像组学预测模型,包括影像组学模型1(术前模型)和影像组学模型2(术后模型),并分别在训练集和测试集中验证模型效能。观察指标:(1)随访情况。(2)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学标签建立。(3)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学标签预测效能。(4)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型构建。(5)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型验证。(6)影像组学模型与其他临床统计学模型和现有肝细胞癌分期系统的预测效能比较。(7)影像组学模型对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发风险的分层分析。采用门诊或电话方式进行随访。术后2年内每3个月随访1次,2年后每6个月随访1次。随访内容包括病史采集,实验室指标检查和腹部B超检查。每6个月进行1次增强CT或磁共振成像(MRI)检查,若实验室指标或B超检查怀疑肿瘤复发转移则可提前行增强CT或MRI检查。随访时间截至2019年1月。研究终点为肿瘤复发时间,定义为手术日至诊断肿瘤复发或转移日。正态分布的计量资料以±s表示,组间比较采用t检验;偏态分布的计量资料以M(范围)表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数或百分比表示,组间比较采用χ2检验。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线并计算生存率,采用Log-rank检验进行生存情况分析。血清甲胎蛋白值经过自然对数转换后纳入分析。应用X-tile 3.6.1软件为连续性变量选取最佳截断值。结果(1)随访情况:243例肝细胞癌患者均获得随访。训练集患者随访时间为4.2~109.2个月,中位随访时间为51.6个月;测试集患者随访时间为12.7~107.6个月,中位随访时间为73.2个月。训练集患者2、5年无瘤生存率分别为77.8%、53.1%,测试集患者上述指标分别为86.4%、61.7%,两组患者上述指标比较,差异无统计学意义(χ2=1.773,P>0.05)。(2)早期肝细胞癌切除术后复发相关的影像组学标签建立:3384个影像组学特征中,选择2426个高度稳定的影像组学特征用于分析。通过整合MRMR得分和RSF重要性排序前20位影像组学特征,筛选出37个影像组学特征;采用LASSO-COX回归分析进一步降维,筛选出7个重要影像组学特征构建影像组学标签。上述7个影像组学特征指标(部位、扫描时相、权重系数)分别为特征1(肿瘤周边、动脉期、0.041),特征2(肿瘤周边、动脉期、-0.103),特征3(肿瘤周边、动脉期、-0.259),特征4(肿瘤内部、动脉期、0.211),特征5(肿瘤周边、门静脉期、-0.170),特征6(肿瘤内部、门静脉期、0.130),特征7(肿瘤内部、门静脉期、0.090)。影像组学标签得分方程=0.041×特征1-0.103×特征2-0.259×特征3+0.211×特征4-0.170×特征5+0.130×特征6+0.090×特征7。(3)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学标签预测效能:影像组学标签在训练集和测试集中均展现出预测效能,一致性指数分别为0.648(95%可信区间为0.583~0.713)和0.669(95%可信区间为0.587~0.750)。(4)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型构建:单因素分析结果显示ln(血清甲胎蛋白)、肝硬化、肿瘤边界状态、动脉期肿瘤周边强化、肿瘤内坏死、影像组学标签、肿瘤卫星灶和微血管侵犯是影响早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的相关因素(风险比=1.202,1.776,1.889,2.957,1.713,4.237,4.364,4.258,95%可信区间为1.083~1.333,1.068~2.953,1.181~3.024,1.462~5.981,1.076~2.728,2.593~6.923,2.468~7.717,2.427~7.468,P<0.05)。多因素分析结果显示:影像组学模型1(术前模型)由ln(血清甲胎蛋白)、肿瘤边界状态和影像组学标签构成(风险比=1.145,1.838,3.525,95%可信区间为1.029~1.273,1.143~2.955,2.172~5.720,P<0.05);影像组学模型2(术后模型)由ln(血清甲胎蛋白)、影像组学标签、微血管侵犯和肿瘤卫星灶构成(风险比=1.123,2.386,3.456,3.481,95%可信区间为1.005~1.254,1.501~3.795,1.863~6.410,1.891~6.408,P<0.05)。风险预测方程:影像组学模型1=0.135×ln(血清甲胎蛋白)+0.608×肿瘤边界状态(0:平滑;1:不平滑)+1.260×影像组学标签;影像组学模型2=0.116×ln(血清甲胎蛋白)+0.870×影像组学标签+1.240×微血管侵犯(0:无;1:有)+1.247×肿瘤卫星灶(0:无;1:有)。(5)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型验证:在训练集和测试集中,影像组学模型1具有较好的预测效能,一致性指数分别为0.716(95%可信区间为0.662~0.770)和0.724(95%可信区间为0.642~0.806);影像组学模型2展现出更好的预测效能,一致性指数分别为0.765(95%可信区间为0.712~0.818)和0.741(95%可信区间为0.662~0.820)。校准曲线提示影像组学模型的预测概率与实际观察值具有较好一致性。(6)影像组学模型与其他临床统计学模型和现有肝细胞癌分期系统的预测效能比较:在训练集中,影像组学模型1对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术前)、巴塞罗那临床肝癌(BCLC)分期、香港肝癌(HKLC)分期和意大利肝癌协作组(CLIP)分级比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.562,0.484,0.520,0.622,95%可信区间为0.490~0.634,0.311~0.658,0.301~0.740,0.509~0.736,P<0.05);影像组学模型2对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术后)、Korean模型和第8版TNM分期比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.601,0.523,0.513,95%可信区间为0.524~0.677,0.449~0.596,0.273~0.753,P<0.05)。在测试集中,影像组学模型1对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术前)、BCLC分期、HKLC分期和CLIP分级比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.540,0.473,0.504,0.545,95%可信区间为0.442~0.638,0.252~0.693,0.252~0.757,0.361~0.730,P<0.05);影像组学模型2对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术后)、Korean模型和第8版TNM分期比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.562,0.513,0.521,95%可信区间为0.451~0.672,0.399~0.626,0.251~0.791,P<0.05)。(7)影像组学模型对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发风险的分层分析:根据X-tile软件分析结果,将影像组学模型1得分<1.4分(对应列线图总分<62.0分)归为低危组,影像组学模型1得分≥1.4分(对应列线图总分≥62.0分)归为高危组;影像组学模型2得分<1.7分(对应列线图总分<88.0分)归为低危组,影像组学模型2得分≥1.7分(对应列线图总分≥88.0分)归为高危组。在训练集中,影像组学模型1预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为14.1%、35.3%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为63.0%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=70.381,P<0.05);影像组学模型2预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为12.9%、38.2%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为81.8%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=98.613,P<0.05)。在测试集中,影像组学模型1预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为5.6%、29.3%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为70.0%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=64.453,P<0.05);影像组学模型2预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为5.7%、28.1%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为63.6%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=58.032,P<0.05)。结论本研究通过筛选CT检查影像组学特征建立由7个影像组学特征组合而成的影像组学标签,并由此构建了早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测模型。该模型与现有的临床影像病理预后因素形成互补,能在早期肝细胞癌切除术前和术后提供较为准确的、个体化的肿瘤复发风险预测,可为早期肝细胞癌患者的临床决策提供参考。     

肝内胆管癌根治术后生存的列线图预测模型

目的探讨肝内胆管癌（ICC）患者预后生存的影响因素,并构建列线图个体化预测患者总生存期（OS）。 方法回顾性分析中山大学第一附属医院2008年1月至2017年12月收治的263例行ICC根治性切除术患者资料。单因素和多因素Cox比例风险回归分析筛选患者OS的独立影响因素,并以此构建列线图,个体化预测ICC根治术后患者生存情况。绘制前白蛋白密度图,研究ICC患者中前白蛋白与临床特征之间的潜在相关性。 结果263例患者中位随访30（1~118）个月,OS为11（0.5~118）个月,1、2、3年累积生存率分别为55.0%、40.2%及27.5%。单因素及多因素回归分析显示,前白蛋白（P=0.002）、CA19-9（P<0.001）、肿瘤个数（P=0.006）、血管侵犯（P=0.042）、肿瘤细胞分化程度（P=0.004）是影响ICC患者OS的独立危险因素,建立的列线图模型可以较好、较准确地预测ICC患者的总体生存情况,一致性指数为0.730。前白蛋白与肿瘤的T、N、M分期存在一定相关性。 结论包含前白蛋白指标的列线图可以较准确地预测ICC患者肝部分切除术后生存。     

基于白蛋白-胆红素评分建立肝癌根治术后无瘤生存率的预测模型

目的 探讨白蛋白-胆红素（ALBI）评分与肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者无瘤生存率之间的关系,构建ALBI评分的列线图模型预测HCC患者根治术后无瘤生存率。方法 回顾性分析2007年1月至2016年12月温州医科大学附属第一医院259例HCC患者完整临床及病理资料,患者均接受根治性手术,对患者进行ALBI评分,通过Kaplan-Meier方法和对数秩和检验方法比较不同等级ALBI评分的无瘤生存率（DFS）。单因素及多因素分析使用Cox比例风险模型进行。用于建立列线图的变量来自于多因素分析中具有统计学意义的因素。用校准曲线及一致性指数（C-指数）评估列线图模型的预测性能。结果 259例HCC患者中男218例（84.2%）,女41例（15.8%）,平均年龄（55.5±11.4）岁,平均无瘤生存时间（33.6±25.0）个月。ALBI评分1级、2级和3级分别占比为77.2％、20.5％和2.3％。患者1、3和5年无瘤生存率分别为68.3%,50.2%和37.5%。多因素分析表明,肿瘤最大径≥5 cm（HR 1.574,95%CI 1.157～2.141）、侵袭转移（HR 1.555,95%CI 1.048～2.306）及ALBI评分（HR 1.944,95%CI 1.429～2.644）是HCC患者术后5年无瘤生存率的独立危险因素（P<0.05）。ALBI评分的时间依赖性受试者工作特征（tdAUC）曲线下面积为0.629,列线图C-指数为0.655。结论 ALBI评分是HCC患者无瘤生存率的独立危险因素,并基于此建立的HCC无瘤生存率模型具有一定的临床指导价值。     

Ⅱ-Ⅲ期结肠癌根治术后复发危险因素分析及其列线图预测模型的应用价值

目的探讨Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发危险因素及其列线图预测模型的应用价值。方法采用回顾性病例对照研究方法。收集2013年1月至2016年6月西安交通大学第一附属医院收治的228例行根治性切除术治疗Ⅱ~Ⅲ期结肠癌病人的临床病理资料;男118例,女110例;中位年龄为62岁,年龄范围为25~87岁。所有病人行开腹或腹腔镜辅助结肠癌根治性切除术。观察指标:(1)术后复发情况。(2)影响Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的危险因素分析。(3)Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发列线图预测模型的构建及评价。采用门诊或电话方式进行随访,了解病人术后3年复发情况。随访时间截至2019年6月。偏态分布的计量资料以M(范围)表示。计数资料以绝对数表示,组间比较采用Pearsonχ2检验或Fisher确切概率法。多因素分析采用Logistic逐步回归分析。将独立危险因素引入R 3.6.1软件,构建列线图预测模型。绘制受试者工作特征曲线(ROC),以曲线下面积(AUC)评价列线图预测模型的区分度。使用R软件绘制校准度曲线图评价列线图预测模型的一致性。结果(1)术后复发情况:228例病人中,53例术后复发,其中局部复发19例,远处转移34例。34例远处转移病人中,肝转移14例、肺转移7例、脑转移4例、多发转移及其他部位单发转移9例。53例病人术后复发时间为12个月(6~19个月)。(2)影响Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的危险因素分析:单因素分析结果为肠梗阻、术前癌胚抗原(CEA)、腹腔积液、血管侵犯是影响Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的相关因素(χ²=4.463、13.622、10.914、5.911,P<0.05)。病理学N分期是影响Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的相关因素(P<0.05)。多因素分析结果显示:术前CEA>5μg/L、腹腔积液、血管侵犯、病理学N分期为N1期或N2期是影响Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的独立危险因素(优势比=3.129,3.071,7.634,3.439,15.467,95%可信区间为1.328~7.373,1.047~9.007,1.103~52.824,1.422~8.319,3.498~68.397,P<0.05)。(3)Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发列线图预测模型的构建及评价:根据多因素分析结果,将术前CEA、腹腔积液、血管侵犯及病理学N分期引入R 3.6.1软件,构建Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的列线图预测模型。术前CEA>5μg/L的列线图评分为41.7分,腹腔积液为41.0分,血管侵犯为74.2分,病理学N分期N1期为45.1分、N2期为100.0分,各项危险因素不同取值得分总和对应术后复发概率。绘制ROC评价列线图预测Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的能力,其AUC为0.805(95%可信区间为0.737~0.873,P<0.05)。校准曲线图显示Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后列线图模型预测复发概率与实际复发概率具有较好一致性。结论术前CEA>5μg/L、腹腔积液、血管侵犯、病理学N分期为N1或N2期是Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发的独立危险因素;以此构建列线图预测模型有助于预测Ⅱ~Ⅲ期结肠癌根治术后复发风险。     

肿瘤负荷评分在获得根治性切除肝内胆管癌患者预后预测中的价值

目的 研究肿瘤负荷评分(tumor burden score,TBS)对肝内胆管癌(intrahepatic cholangiocarcinoma,ICC)患者根治性切除术后预后的预测价值。方法 回顾性分析2005年1月至2011年12月在复旦大学附属中山医院肝肿瘤外科连续收治的322例行根治性切除术的ICC患者资料,随访截止至2014年4月。采用ROC曲线评价TBS预测总体生存率(OS)的准确性。多因素Cox回归分析影响ICC患者预后的独立因素。结果 中位随访时间44.0个月(范围2.7～100.5)。TBS将322例ICC患者分为低、中和高三个预后风险组(104例、176例和42例)。TBS与血清CA199(P=0.004)、术前中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR,P=0.001)、淋巴细胞/单核细胞比值(LMR,P<0.001)、肿瘤最大径(P<0.001)、肿瘤数目(P=0.001)、淋巴结转移(P<0.001)及TNM分期(P<0.001)显著相关。TBS预测ICC患者术后5年OS的曲线下面积(AUC)为0.632(P<0.001),高于NLR≥2...