异常凝血酶原联合增强CT预测肝癌微血管侵犯价值研究

目的 探讨术前异常凝血酶原（DCP）联合增强CT对肝细胞癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的预测价值。方法 回顾性分析2016-01-01至2019-03-01西南医科大学附属医院收治的行手术切除的105例HCC病人的临床资料。根据病理学检查分为MVI组（30例）和无MVI组（75例）,分析HCC发生MVI的影响因素,采用受试者工作曲线（ROC）评估DCP联合增强CT预测HCC发生MVI的价值。结果 单因素分析显示,血清DCP水平（t=4.667,P<0.001）、肿瘤大小（t=9.427,P<0.001）、包膜类型（χ2=18.456,P<0.001）和病理类型（χ2=11.914,P=0.003）是影响HCC发生MVI的危险因素（P<0.05）。多因素分析显示,肿瘤大小（OR=12.610,P=0.001）、包膜类型（OR=14.363,P=0.008）、血清DCP水平（OR=19.254,P=0.014）是影响HCC发生MVI的独立危险因素（P<0.05）。ROC分析结果显示,血清DCP联合增强CT预测HCC发生MVI的敏感度、特异度及曲线下面积（AUC）分别为90%、74.7%和0.856。结论 术前DCP水平检测联合增强CT检查有助于预测HCC是否存在MVI。     

HBV相关肝细胞癌微血管侵犯术前预测模型的构建与应用

目的构建HBV相关肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的术前预测模型,并验证其预测效能。方法回顾分析2017年1月至2021年1月海南省肿瘤医院收治的812例HBV相关HCC患者资料,根据手术顺序分为模型组589例和验证组223例,单因素和多因素Logistic回归分析模型组发生MVI的独立影响因素,建立术前预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估预测模型预测HBV相关HCC患者发生MVI的效能,并在验证组中进行独立验证。结果多因素Logistic回归分析显示年龄、中性粒细胞/淋巴细胞比值、甲胎蛋白异质体L3百分比、异常凝血酶原、肿瘤最大直径是HV相关HCC患者发生MVI的独立影响因素(OR分别为0.944、1.215、1.059、2.815、1.201),根据Logistic回归分析结果构建预测模型,ROC曲线分析结果显示,在模型组预测模型预测MVI的曲线下面积(AUC)为0.801,截断值为0.15时,灵敏度为75.2%,特异度为82.4%。在验证组预测模型预测MVI的AUC为0.824,灵敏度75.8%,特异度82.6%,预测低危MVI的AUC为0.788,灵敏度73.8%,特异度80.4%,预测高危MVI的AUC为0.858,灵敏度77.6%,特异度83.7%。结论基于Logistic回归分析构建的术前预测模型对预测HBV相关HCC患者是否发生MVI,特别是高危MVI具有较高的临床价值,可为HBV相关HCC患者的术前治疗方案,手术规划提供参考。     

肝细胞癌伴MVI的危险因素分析

目的探讨肝细胞癌(HCC)发生微血管侵犯(MVI)的危险因素。方法回顾分析2018-06—2019-07间郑州大学第一附属医院行肝癌根治术的182例HCC患者的临床资料,其术后病理提示65例患者存在MVI、117例患者无MVI。对相关临床指标进行统计学分析,利用受试者工作特征曲线,取约登指数最大值确定各指标的临界值。应用χ2检验进行单因素分析和多因素Logistic回归模型分析得出,HCC患者伴MVI的危险因素,比值比(0R)和95%可信区间(95%CI)评价相关性。结果单因素分析结果显示HCC患者术前肿瘤直径>5 cm、AF P>20μg/L、AST>40 U/L、FAR>0.065、PLR>104.741、NLR>1.627、TBil>25μmol/L、肿瘤数目>1、Alb≤35 g/L、INR>1.025,以及术后Edmondson-Steiner病理分级与MVI的发生有关;多因素Logistic回归分析显示:术前肿瘤直径>5 cm(OR=3.549、95%CI:1.628~7.373,P=0.001)、NLR>1.627(OR=3.620、95%CI:1.338~9.798,P=0.011)、肿瘤多发(OR=3.723,95%CI:1.342~10.325,P=0.012)、INR>1.025(OR=3.094,95%CI:1.446~6.617,P=0.004),以及AF P>20μg/L(OR=3.313、95%CI:1.471~7.464,P=0.004)是HCC发生MⅥ的独立危险因素。结论术前肿瘤直径、NLR>1.627、肿瘤多发、INR以及AFP水平是HCC患者伴MVI的独立危险因素。     

老年患者胃肠道肿瘤术后急性肾损伤的危险因素

目的 分析老年患者胃肠道肿瘤术后急性肾损伤（AKI）的危险因素。
方法 回顾性收集2018年9月至2021年12月行胃肠道肿瘤手术的老年患者343例，男251例，女92例，年龄65～85岁，ASA Ⅰ—Ⅲ级。根据术后是否发生AKI分为两组：AKI组（n=63）和非AKI组（n=280）。查阅电子病历系统收集年龄、心功能分级、高血压、糖尿病、冠心病、低蛋白血症、术前1周贫血程度，手术类型、术前肌酐、肾小球滤过率、尿酸和尿素氮水平、术中和术后转归等情况。单因素分析后将P<0.1的变量纳入二元逻辑回归进行多因素分析，筛选AKI的独立预测因素并建立风险预测模型，通过Medcalr软件绘制受试者工作特征（ROC）曲线。
结果 有63例（18.4%）患者发生术后AKI。单因素分析结果显示，与非AKI组比较，AKI组年龄明显增大，心功能分级明显升高，术前高血压、糖尿病、冠心病、低蛋白血症、轻中度贫血比例明显升高（P<0.1）。多因素Logistic回归分析显示，术前高血压（OR=2.119，95%CI 1.181～3.800，P=0.012）、冠心病（OR=2.931，95%CI 1.024～8.386，P=0.045）、低蛋白血症（OR=2.640，95%CI 1.107～6.295，P=0.029）、轻度贫血（OR=3.890，95%CI 1.922～7.875，P<0.001）、中度贫血（OR=3.089，95%CI 1.437～6.637，P=0.004）为术后AKI的独立危险因素，最后根据各独立预测因素建立术后AKI的风险预测模型ROC曲线下面积为0.740（95%CI 0.690～0.785，P<0.001），敏感性为79.4%，特异性为56.1%。
结论 术前存在高血压、冠心病、低蛋白血症、轻中度贫血为胃肠道肿瘤手术老年患者术后AKI的独立危险因素。     

原发性肝细胞癌微血管侵犯的术前预测模型构建及临床意义

目的构建原发性肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的术前预测模型并验证其准确性。方法回顾性分析2017年1月至2019年6月行肝切除术的160例HCC患者的临床病理资料,观察患者MVI情况。采用SPSS20.0软件对数据进行处理分析,计数资料采用χ^2检验;计量资料采用t检验;采用单因素和多因素Logistic回归分析影响MVI的独立危险因素,并构建HCC患者MVI的术前预测模型,通过描绘受试者工作特征曲线(ROC)并计算曲线下面积(AUC)从而来评估模型的预测能力,并以术后病理诊断结果为金标准对预测模型进行验证。结果在160例患者中,有MVI者86例,无MVI者74例。对单因素分析有统计学意义的资料进行Logistic多因素分析,结果显示:肿瘤直径、瘤周低回声晕环、甲胎蛋白(AFP)水平、血小板与淋巴细胞比值(PLR)水平、循环肿瘤DNA(ctDNA)浓度是HCC的MVI独立危险因素。根据Logistic回归分析各变量的回归系数构建预测模型,通过绘制ROC曲线,计算出AUC值为0.914(95%CI 0.820~0.962),当最佳临界值为0.069时对HCC患者MVI具有预测价值,灵敏度为86.5%,特异度为87.9%,约登指数为0.74。以术后病理诊断为金标准,验证预测模型,灵敏度为88.4%,特异度为93.2%,两者灵敏度和特异度无统计学差异(P>0.05)。结论基于Logistic多因素回归分析建立预测模型具有较高的灵敏度和特异性,对HCC微血管侵犯的患者具有较高的预测价值,可为HCC患者的术前治疗方案、手术规划提供参考。     

三种评分系统预测肝癌病人肝切除术后肝衰竭的价值研究

目的 比较白蛋白-胆红素(ALBI)评分和纤维化-4(FIB-4)指数及Child-Pugh分级预测肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)病人肝切除术后肝衰竭(post hepatectomy liver failure, PHLF)的价值。方法 回顾性分析武汉大学人民医院2019年10月至2021年12月收治的185例原发性肝癌肝切除病人的临床资料,分析PHLF的发生情况,并采用多因素Logistic回归分析HCC病人发生PHLF的相关危险因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估三种评分系统预测PHLF的价值。结果 纳入185例HCC病人,多因素回归分析显示Child-Pugh分级、ALBI评分、FIB-4指数均与PHLF的发生密切相关,Child-Pugh分级：OR=8.293,95%CI(2.170,31.695),P=0.002;ALBI评分：OR=259.774,95%CI(11.504,5 865.849),P<0.001;FIB-4指数：OR=2.312,95%CI(1.077,4.964),P=0.032。ROC曲线表明：FIB...     

术前纤维蛋白原水平对肝细胞癌微血管侵犯及预后的影响

目的 探讨术前血清纤维蛋白原（fibrinogen,FIB）水平与肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）微血管侵犯（microvascular invasion,MVI）的关系及FIB对根治切除术后HCC预后的影响。方法回顾性分析福建医科大学孟超肝胆医院2015年1月至2019年4月行根治性肝切除手术的566例HCC患者的临床数据。通过绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）分析FIB预测MVI的能力,并确定FIB预测MVI的最佳临界值;依据该临界值分为低FIB组和高FIB组,采用χ2 检验分析FIB与临床病理因素之间的关系;采用Kaplan-Meier法进行生存分析,采用Log-rank法进行差异性检验,单因素、多因素Cox回归分析法评价HCC预后的影响因素。结果 术前FIB预测MVI的最佳临界值为2.7 g/L。根据临界值分组,高FIB组（FIB＞2.7 g/L）MVI阳性率高于低FIB组（FIB≤2.7 g/L）[64.0%（183/283）vs 47.0%（133/283）,P＜0.01],高FIB组无复发生存率（recurrence-free survival,RFS）低于低FIB组（两组1、2、3年RFS分别为68.6%、47.0%、35.4%,以及71.5%、60.0%、48.3%,P＜0.05）,但两组总体生存率（overall survival,OS）差异无统计学意义（P=0.14）。单因素和多因素Cox回归分析显示FIB是HCC的RFS危险因素（HR=1.37,95%CI 1.07～1.75,P=0.011）,MVI是影响HCC者预后的独立危险因素（HR=6.65,95%CI 2.78～15.87,P＜0.001）。结论 本研究显示,术前纤维蛋白原水平与微血管侵犯呈正相关,与肝细胞癌根治性切除术后无复发生存率呈负相关。     

术前普美显增强核磁共振成像对肝细胞癌微血管侵犯的预测价值

背景与目的 微血管侵犯（MVI）是肝细胞癌（HCC）患者术后早期复发的重要危险因素,对合并有MVI的HCC行解剖性肝切除或较宽切缘的肝切除可能切除更多的MVI,从而减少复发率,改善患者的无瘤生存率和总生存率。但MVI是基于术后组织病理学的诊断,因此术前准确预测MVI对HCC个体化治疗方案的制定有着重要价值。普美显（Gd-EOB-DTPA）最大优势在于肝胆期的特异性影像表现,因此,在肝胆期行普美显增强磁共振（EOB-MRI）能清晰显示病灶的边界,大大提高了对病灶的显示及诊断能力。本研究通过分析术前EOB-MRI影像学特征,探讨其对HCC患者MVI的预测价值。方法 回顾2014年7月—2017年6月南京大学医学院附属鼓楼医院肝胆外科147例术前行EOB-MRI检查并接受根治性肝切除的HCC患者临床病理及影像资料。分析预测MVI的危险因素,并检测EOB-MRI的预测效能。结果 在147例患者中,MVI阳性49例,MVI阴性98例。单因素分析显示,肿瘤直径（P=0.001）、肝胆期非结节型肿瘤（P<0.001）、动脉期瘤周强化（P=0.016）、动脉期瘤周高信号环（P=0.014）、肝胆期肿瘤混杂信号（P=0.001）和肝胆期瘤周低信号（P<0.001）是MVI的预测因素。多因素分析显示,肝胆期非结节型肿瘤（OR=5.075,95% CI=1.587~16.223,P=0.006）、肝胆期肿瘤混杂信号（OR=2.750,95% CI=1.102~6.866,P=0.030）和肝胆期瘤周低信号（OR=7.130,95% CI=2.679~18.977,P<0.001）是MVI的独立预测因素。3种EOB-MRI影像学特征（肿瘤大体分型、肝胆期肿瘤混杂信号、肝胆期瘤周低信号）预测MVI的敏感度分别为89.8%,57.1%和61.2%;特异度分别为51.0%,72.4%和89.8%。当3种EOB-MRI影像学特征同时具备时,其特异度高达98.0%。结论 肝胆期非结节型肿瘤、肿瘤混杂信号和瘤周低信号是预测MVI的独立危险因素。当同时具备3种EOB-MRI影像学特征时,预测MVI具有较高的特异度。     

Ⅰ~Ⅲ期胃癌病人癌结节形成风险因素分析并构建列线图预测模型

目的 分析Ⅰ~Ⅲ期胃癌病人癌结节发生的危险因素，构建并验证能够辅助临床预测癌结节发生的可视化评价工具。方法 回顾性分析2015年9 月至2018年9月郑州大学附属肿瘤医院普外科收治的870例Ⅰ~Ⅲ期胃癌病人的临床资料，在R软件下按照3∶1 的比例使用简单随机抽样将病人分为训练集（n=654）和验证集（n=216）。通过 Lasso 回归分析筛选独立预测因素，利用多因素 Logistic 回归分析进一步探讨并建立列线图预测模型，并由验证集评估预测癌结节发生列线图预测模型的可行性；分别采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、校正曲线和决策曲线分析（DCA）对预测模型的区分度、准确度和临床实用性进行评估。结果 870例病人中，癌结节阳性病人121例，阴性病人749例，癌结节阳性病人在总生存率和无病生存率方面均劣于阴性病人，差异有统计学意义（P<0.05）。Lasso 回归结合多因素Logistic回归分析结果显示，肿瘤大小（OR=1.363，95%CI 1.172-1.584）、CEA（OR=1.041，95%CI 1.004-1.078）、CA19-9（OR=1.007，95%CI 1.003-1.011）、pT分期（OR=2.229，95%CI 1.397-3.557）和pN分期（OR=1.639，95%CI 1.271-2.113）是胃癌病人发生癌结节的独立危险因素（P均<0.05）。利用上述变量构建列线图预测模型在训练集中预测癌结节发生的AUC为0.865（95%CI 0.826-0.904），验证集中为0.858（95%CI 0.783-0.912）。在验证集和训练集中校准曲线均显示出较好的拟合度。训练集和验证集DCA的结果显示阈值概率在1%~99%时使用该模型预测癌结节发生风险的净收益更高。结论 用肿瘤大小、CEA、CA19-9、pT和pN分期构建列线图预测模型，有助于提高发生癌结节高危胃癌病人的识别和筛选能力。     

复发性鼻咽癌患者鼻内镜手术围术期输血的危险因素及预测模型的建立

目的：筛选复发性鼻咽癌患者鼻内镜手术围术期输血的危险因素,建立列线图预测模型。
方法：回顾性分析2021年1月至2023年5月行鼻内镜手术的262例复发性鼻咽癌患者的临床资料,根据围术期是否输血分为两组：未输血组和输血组。通过单因素和多因素Logistic回归分析筛选围术期输血的危险因素,构建列线图预测模型,绘制受试者工作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC）。
结果：有46例（17.6%）患者在鼻内镜手术围术期输血。多因素Logistic回归分析显示,术前Hb浓度70～<100 g/L（OR=6.178,95%CI 2.271～16.805,P<0.001）、术前白蛋白浓度25～<35 g/L（OR=2.126,95%CI 1.021～4.424,P=0.044）、手术分型Ⅲ或Ⅳ型（OR=4.725,95%CI 1.634～13.584,P=0.004）是复发性鼻咽癌患者鼻内镜手术围术期输血的独立危险因素。列线图模型的AUC为0.769（95%CI 0.701～0.838）,敏感性为67.6%,特异性为76.1%。
结论：复发性鼻咽癌患者鼻内镜手术围术期输血的独立危险因素是术前Hb浓度70～<100 g/L、术前白蛋白浓度25～<35 g/L、手术分型Ⅲ或Ⅳ型,基于以上危险因素建立的列线图模型对围术期输血有良好的预测能力。     

机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯术前预测中的应用价值

目的探讨机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯(MVI)术前预测中的应用价值。方法采用回顾性描述性研究方法。收集2015年5月至2018年12月福建医科大学孟超肝胆医院收治的277例肝细胞癌患者的临床病理资料;男235例,女42例;年龄为(56±10)岁,年龄范围为33~80岁。患者术前均行磁共振成像检查。227例肝细胞癌患者通过计算机产生随机数方法以7∶3比例分为训练集193例和验证集84例。应用逻辑回归列线图,支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)机器学习算法构建MVI术前预测模型。观察指标:(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较。正态分布的计量资料以±s表示,组间比较采用配对t检验。计数资料以绝对数表示,组间比较采用χ2检验。单因素和多因素分析采用Logistic回归模型。结果(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析:训练集和验证集患者性别(男,女)分别为157、36例和78、6例,两组比较,差异有统计学意义(χ2=6.028,P<0.05)。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析:训练集193例患者中,MVI阳性108例,MVI阴性85例。单因素分析结果显示:年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、甲胎蛋白(AFP)、碱性磷酸酶(ALP)和纤维蛋白原水平是影响肿瘤MVI的相关因素(比值比=0.971,2.449,1.368,4.050,2.956,4.083,2.532,1.996,95%可信区间为0.943~1.000,1.169~5.130,1.180~1.585,1.316~12.465,1.310~6.670,2.214~7.532,1.016~6.311,1.323~3.012,P<0.05)。多因素分析结果显示:AFP>20μg/L、肿瘤多发、肿瘤直径越大、肿瘤边界不光滑是影响肿瘤MVI的独立危险因素(比值比=3.680,3.100,1.438,3.628,95%可信区间为1.842~7.351,1.334~7.203,1.201~1.721,1.438~9.150,P<0.05),而年龄越大,MVI发生风险越低(比值比=0.958,95%可信区间为0.923~0.994,P<0.05)。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较:①应用多因素分析结果筛选指标,包括年龄、AFP、肿瘤数目、肿瘤直径、肿瘤边界,构建逻辑回归列线图,SVM、RF、ANN及LightGBM机器学习算法预测模型,一致性分析结果显示逻辑回归列线图预测模型稳定性较好。逻辑回归列线图、SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集曲线下面积(AUC)分别为0.812、0.794、0.807、0.814、0.810和0.784、0.793、0.783、0.803、0.815,SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法AUC分别与逻辑回归列线图AUC比较,差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.731~0.849,0.744~0.860,0.752~0.867,0.747~0.862,Z=0.995,0.245,0.130,0.102,P>0.05)和(95%可信区间为0.690~0.873,0.679~0.865,0.702~0.882,0.715~0.891,Z=0.325,0.026,0.744,0.803,P>0.05)]。②应用RF、LightGBM机器学习算法自行筛选临床病理因素指标构建预测模型。根据指标对预测模型重要度排序,选择重要度>0.01的指标,包括年龄、肿瘤直径、AFP、白细胞(WBC)、血小板、总胆红素、天冬氨酸氨基转移酶、γ-谷氨酰转移酶、ALP和纤维蛋白原,构建RF机器学习算法预测模型;挑选重要度>5.0的指标,包括年龄、肿瘤直径、AFP、WBC、ALP和纤维蛋白原,构建LightGBM机器学习算法预测模型;由于ANN及SVM机器学习算法不具备筛选指标能力,应用单因素分析结果筛选指标,包括年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、AFP、ALP和纤维蛋白原水平,构建SVM、ANN机器学习算法预测模型。SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集AUC分别为0.803、0.838、0.793、0.847和0.810、0.802、0.802、0.836,分别与逻辑回归列线图AUC比较,差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.740~0.857,0.779~0.887,0.729~0.848,0.789~0.895,Z=0.421,0.119,0.689,1.517,P>0.05)和(95%可信区间为0.710~0.888,0.700~0.881,0.701~0.881,0.740~0.908,Z=0.856,0.458,0.532,1.306,P>0.05)]。结论机器学习算法可用于术前预测肝细胞癌MVI,但其应用价值尚需多中心大样本数据进一步验证。     

BCLC 0~A期肝细胞癌病人R0切除术后肝外转移风险预测列线图的构建

目的分析巴塞罗那临床肝癌分期系统(BCLC)0~A期肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)病人R0切除术后肝外转移发生的独立危险因素,并构建肝外转移风险预测列线图。方法收集2014年1月1日至2016年12月31日在华中科技大学同济医学院附属同济医院肝脏外科就诊且符合纳入标准的HCC病人临床资料。根据术后首次复发部位是否包含肝脏以外其他器官,研究人群被分为肝外转移组和非肝外转移组。随后,依据术前临床资料构建肝外转移风险预测模型及列线图,并评估其预测能力。最后,应用临床决策曲线评估模型的临床应用价值。结果共351例病人被纳入,包括肝外转移组36例(10.3%)和非肝外转移组315例(89.7%)。肝外转移的独立危险因素包括:甲胎蛋白(AFP)分级[比值比(OR)=1.580,95%置信区间(CI)(1.182,2.144),P=0.002],肿瘤直径[OR=1.103,95%CI(1.002,1.209),P=0.039]和瘤内坏死(是)[OR=2.379,95%CI(1.042,5.222),P=0.034]。肝外转移风险预测模型和列线图预测能力评价:受试者工作特征曲线下面积(AUC)值为0.740,95%CI(0.663,0.816);Hosmer-Lemeshow(H-L)拟合优度检验:P=0.653。临床决策曲线显示该模型具有一定的临床应用价值。结论BCLC 0~A期HCC病人R0切除术后发生肝外转移的独立危险因素包括AFP分级、肿瘤直径和瘤内坏死。肝外转移风险预测列线图在识别肝外转移高风险病人方面表现出了较好的能力。     

肝细胞癌微血管侵犯危险因素分析及术前预测列线图模型构建

背景与目的 术前有效预测微血管侵犯（MVI）对肝细胞癌（HCC）患者的临床决策、术后辅助治疗和全面的预后评估具有重要的临床价值。因此,本研究探讨HCC合MVI的危险因素并建立术前风险预测列线图模型,以期为临床提供参考。方法 回顾分析2017年1月—2020年11月安徽省立医院收治的535例HCC患者临床资料,将患者按入院时间分为模型组（433例）,验证组（102例）。进行单因素和多因素分析,以确定MVI的独立危险因素,应用R软件建立预测术前HCC的MVI风险的列线图模型,用Bootstrap法进行模型的内部验证,用验证组进行模型的外部验证,采用一致性指数、较正曲线及受试者工作特征（ROC）曲线来评估列线图的预测价值。结果 模型组多因素分析显示,NLR>2.282（OR=1.864,95% CI=1.184~2.933）、GGT>60 IU/L（OR=2.554,95% CI=1.631~4.001）、lgAFP（OR=1.455,95% CI=1.21~1.75）、肿瘤大小（OR=1.177,95% CI=1.084~1.277）、无完整假包膜（OR=2.019,95% CI=1.286~3.171）是术前预测HCC患者MVI的独立危险因素,并以此建立的列线图模型一致性指数在模型组和验证组为分别为0.785（95% CI=0.742~0.828）、0.824（95% CI=0.737~0.91）。模型与校准预测曲线贴合良好,通过Youden指数计算出列线图的最佳临界值为103分,临界值下的敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值在模型组分别为86%、61%、67%和82%,在验证组中分别为82%、56%、53%和83%。结论 NLR>2.282、GGT>60 IU/L、lgAFP、肿瘤大小、无完整假包膜是HCC发生MVI的独立影响因素,以此建立的列线图模型术前预测MVI效能良好,可直观的分析术前合并微血管侵犯的发生风险,甄别出高风险人群。     

慢性肾衰竭患者发生抗生素脑病的预测模型的建立和评价

目的探讨慢性肾衰竭(CRF)患者发生抗生素相关性脑病(AAE)的危险因素，并建立预测模型。 方法回顾性分析784例CRF患者的临床资料，所有患者均使用了抗生素治疗，根据患者有无发生AAE，分为AAE组(103例)和非AAE组(681例)，将两组患者有统计学意义的临床指标纳入Logistic回归分析，得出AAE发生的独立危险因素并建立预测模型，并使用列线图展示模型。采用ROC曲线、校准曲线判定该模型的区分度及校准度，使用Bootstrap法对模型进行内部验证。 结果多变量Logistic回归分析显示，年龄大(OR 1.033, 95%CI: 1.012～1.054)、低血浆白蛋白(OR 0.852, 95%CI：0.802～0.905)、低GFR(OR 0.963, 95%CI：0.940～0.988)、单用β-内酰胺酶抑制剂复方制剂类抗生素(OR 3.827, 95%CI：1.528～9.584)、两种或两种以上抗生素联用(OR 2.913, 95%CI：1.187～7.149)以及抗生素未减量使用(OR 0.343, 95%CI: 0.212～0.553)均为CRF患者发生AAE的独立影响因素。列线图模型的ROC曲线下面积为0.808(95%CI：0.770～0.846)，内部验证C-统计量0.808。 结论本研究建立的预测模型可对临床上早期识别CRF患者的AAE风险及实施预防性措施提供一定参考价值。     

个体化预测老年急性胆囊炎患者发生术后感染的风险列线图模型的建立

目的 探讨个体化预测老年急性胆囊炎患者发生术后感染的风险列线图模型的建立。方法 回顾性分析2018年1月至2019年12月因急性胆囊炎于眉山市人民医院行胆囊切除术治疗的233例老年患者的临床资料,分别使用单因素法和多因素Logistic回归法分析术后感染的独立危险因素。然后用筛选出的独立危险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性及准确度进行验证。结果 年龄≥70岁（OR 3.032,95%CI 1.289～7.132）、糖尿病（OR 3.321,95%CI 1.452～7.599）、肝硬化（OR 2.543,95%CI 1.004～6.438）、胆囊结石（OR 9.051,95%CI 1.833～44.687）、胆囊周边积液（OR 3.264,95%CI 1.428～7.459）及白细胞计数＞10×10⁹/L（OR 3.873,95%CI 1.673～8.966）是老年急性胆囊炎患者发生术后感染的独立危险因素。基于以上6项独立危险因素,建立相关列线图预测模型,并对该模型进行验证,内部验证和外部验证的C-index指数分别为0.782和0.735。校正曲线分析显示,训练集和验证集的校正曲线和理想曲线拟合均较好,预测值同实测值均基本一致。ROC曲线分析显示,训练集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.852（95%CI 0.821～0.883）和0.838（95%CI 0.812～0.864）,说明本次列线图模型具有良好的预测精准度。结论 年龄≥70岁、糖尿病、肝硬化、胆囊结石、胆囊周边积液及白细胞计数＞10×10⁹/L是老年急性胆囊炎患者发生术后感染的独立危险因素,相关列线图模型的建立对临床筛查高危人群和制定针对性防治措施具有指导意义,临床应用价值较高。     

基于术前MRI影像组学特征预测肝癌经肝动脉化疗栓塞治疗的反应性

目的 探索术前MRI影像组学特征预测肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）对经肝动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization,TACE）治疗反应性的可行性。方法 回顾性收集2016年3月至2018年4月经临床或病理确诊、并在温州医科大学附属第五医院接受TACE治疗的中晚期HCC患者86例,采用随机数字表法分为训练组（n=59）及验证组（n=27）,基于ITK-SNAP软件在术前T2WI图像勾画肿瘤感兴趣区,使用GE AI-Kit软件提取影像特征;经最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归筛选最优的特征子集,并构建TACE反应性预测模型;利用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线分析评价模型的诊断效能和临床应用价值。结果 共筛选出8个影像学特征与TACE反应性相关,并成功构建预测模型。训练组中,该模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.838（95%CI 0.737～0.939）,灵敏度为74.1%,特异度为84.4%;在验证组中,AUC为0.794（95%CI 0.604～0.985）,灵敏度为75.0%,特异度为80.0%。校准曲线显示该模型在训练组和验证组的预测概率与实际概率拟合较好;决策曲线分析显示该模型在0.1～1.0的阈值范围内具有较高的净收益。结论 术前MRI T2WI图像影像组学特征可用于预测HCC的TACE 反应性,基于MRI T2WI图像影像特征的预测模型特异度和灵敏度较高。