膝关节骨巨细胞瘤刮除填充术后继发骨关节炎的危险因素分析及预测模型的建立

目的:分析膝关节周围骨巨细胞瘤(giant cell tumor of bone, GCTB)局灶刮除联合填充术后出现骨关节炎的危险因素,建立预测模型并进行验证。方法:2017年7月至2022年7月,回顾性分析我院骨科收治的膝关节周围GCTB患者的临床资料,根据术后是否继发骨关节炎,将患者分为有骨关节炎组和无骨关节炎组。对两组患者的年龄、性别、肿瘤位置、Campanacci分级、视觉模拟评分(visual analogue scale, VAS)、美国骨肿瘤协会(Musculoskeletal Tumor Society, MSTS)功能评分、软骨下是否植骨、软骨下残留骨厚度、肿瘤横断面百分比进行单因素分析和多因素Logistic回归分析,通过绘制列线图建立预测模型并进行模型内部验证,通过ROC曲线下面积(area under the ROC curve, AUC)和校准曲线评价列线图预测模型的预测效能,最终使用决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)和临床影响曲线(clinical impact curve, CIC)评估该模型的临床效用。结果:共纳入...     

老年肺癌患者胸腔镜下根治切除术后谵妄发生的列线图模型的建立与评价

目的:分析影响老年肺癌患者胸腔镜下根治切除术后发生谵妄的危险因素,基于上述影响因素构建个体化的列线图模型,并验证该列线图模型预测的准确性和临床有效性。方法:回顾性分析2016年01月01日至2021年01月01日我院行胸腔镜下肺癌根治切除术的老年肺癌患者临床资料,挑选符合入组的患者,以是否发生术后谵妄为结局变量,探讨患者相关临床指标、围手术期相关指标以及实验相关指标对术后是否发生谵妄的影响,采用单因素以及多因素logistics分析影响老年肺癌胸腔镜下切除术后发生谵妄的危险因素,利用R语言包构建列线图模型,并利用Bootstrap方法以及临床决策曲线验证该模型的准确性和临床决策的获益性。结果:最终纳入284例患者,284例患者中术后发生谵妄的患者为32例,发生比例为11.27%,通过多因素logistics分析显示导致术后谵妄发生的独立危险因素为：COPD病史,PO₂,BMI,ASA分级,术中单肺通气时间,术中丙泊酚用量以及术后地佐辛用量;ROC曲线验证列线图模型显示：构建的列线图个体化预测老年肺癌胸腔镜下切除术后发生谵妄能力较强,其中AUC=0.858,95%C...     

术前预测解剖性肺切除术后长时间漏气列线图模型的构建与验证

目的:长时间漏气(prolonged air leak, PAL)是肺手术后最常见的术后并发症之一。这项研究旨在确定肺切除后PAL的风险因素,并构建一个术前预测模型,以估计其对单个患者的风险。方法:回顾性分析2017年01月至2021年06月期间接受解剖性肺切除的肺恶性肿瘤患者。PAL被定义为手术后7天以上的空气泄漏,并分析了风险因素。通过多因素Logistic回归模型,以识别独立的风险因素,并构建了列线图模型。采用重复抽样1 000次的Bootstrap检验对列线图模型进行内部验证。采用一致性指数(concordance index, C-index)和校准曲线来表示模型的预测性能和预测准确度。决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评价该列线图模型的临床应用价值。结果:共有738名符合研究标准的患者纳入了这项研究。PAL的总体发病率为8.3%(61/738)。最终模型中包括身体质量指数(body mass index, BMI)、吸烟状况、手术时间、胸腔粘连和晚期肺癌炎症指数(advanced lung cancer inflammation ind...     

肺腺癌患者列线图预后模型的构建与验证

目的 基于SEER数据库的大样本数据,构建肺腺癌患者生存预后的列线图预测模型.方法 回顾性分析SEER数据库收集的2010—2015年诊断为肺腺癌患者的临床数据.根据影响肺腺癌患者预后的独立因素,采用Lasso Cox回归分析构建列线图模型.C指数和校准曲线评估列线图的判别和校准能力.使用NRI和DCA曲线评估列线图的...     

食管癌列线图预后预测模型的构建与验证

目的:构建列线图分析食管癌患者的预后因素并且预测其总生存期,协助临床诊疗。方法:从监测、流行病学及预后(Surveillance, Epidemiology, and End Result, SEER)数据库中按照纳入排除标准选择了2000年至2020年间食管癌患者41 783例,以7∶3随机划分为训练队列(29 249例)和内部验证队列(12 534例),从新疆医科大学附属肿瘤医院依据同样标准收集了2010年1月至2022年12月间食管癌患者5 472例,作为外部验证队列。采用单因素、多因素Cox回归分析筛选变量绘制预测食管癌患者1年、3年及5年总生存期的列线图。利用一致性指数(C-index)、时间依赖性ROC曲线下面积(time-dependent AUC)、校准曲线（calibration curve）、决策曲线（decision curve analysis,DCA）、Kaplan-Meier生存分析来评估列线图的判别和校准能力及临床效益。结果：最终纳入8个变量构建列线图。列线图的训练队列、内部验证队列和外部验证队列的一致性指数分别为0.700、0.679和0.644;1年、...     

基于SEER数据库肺腺癌脑转移预测模型的构建及分析

目的 构建可视化预测肺腺癌（LUAD）脑转移风险概率的列线图模型,提高患者生存率。方法 研究纳入监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库中58 928例LUAD患者,并按7∶3比例随机分为训练集和验证集。在训练集中采用Lasso回归与多因素Logistic回归分析筛选最有意义的预测变量,构建预测LUAD脑转移的列线图模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）,Boostrap绘制校正曲线,Brier评分验证模型区分度及校准度,决策曲线分析（DCA）评价预测模型的临床效能。结果 最终筛选出7个独立影响因素构建列线图预测模型。训练集和验证集列线图预测LUAD患者发生脑转移概率的AUC分别为0.853(95%CI:0.849～0.858)和0.851(95%CI:0.844～0.857),校准曲线显示模型预测概率与实际观察概率具有较高的一致性,Brier评分均为0.092,DCA显示净收益率较高,模型临床效能较好。结论 本研究成功建立了预测LUAD脑转移的列线图模型,该模型能够准确区分脑转移高风险患者,可以有效指导临床医师制订个体化治疗方案。     

早期食管癌内镜黏膜下剥离术后食管狭窄列线图预测模型的构建

目的 探讨早期食管癌内镜黏膜下剥离术（endoscopic submucosal dissection,ESD）后并发食管狭窄的危险因素,建立列线图风险预测模型。方法 回顾性分析2018年1月至2022年12月在南京大学医学院附属鼓楼医院和南京市高淳人民医院消化内科行ESD治疗的921例早期食管癌患者相关资料,采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选,通过R软件建立列线图预测模型并进行验证。结果 吸烟、饮酒、喜食腌制食物、喜食辛辣食物、喜食滚烫食物、血小板/淋巴细胞比值（platelet to lymphocyte ratio,PLR）<100,环周比例<1/2均显著影响早期食管癌ESD术后发生食管狭窄（P<0.05）,基于此建立列线图预测模型,受试者工作特性曲线（receiver operator characteristic curve,ROC）的曲线下面积为0.892（95%CI:0.845～0.938）,显示模型区分度较好,临床预测模型校准曲线显示模型精准度较好。结论 本研究中的列线图预测效果较好,有利于临床直观判断早期食管癌患者ESD术后并发食管狭窄风...     

基于SEER数据库的转移性结肠癌患者早期死亡预测列线图模型构建

目的构建预测转移性结肠癌(mCC)患者早期死亡的列线图模型。方法从SEER数据库中选择6669例符合条件的mCC患者。根据多因素Logistic回归中的危险因素构建列线图。通过C-index、校准曲线和临床决策曲线分析(DCA)评估列线图的预测性能。结果原发肿瘤位置、肿瘤分化、T分期、M分期、骨转移、脑转移、CEA、肿瘤大小、年龄和婚姻状态是mCC患者早期死亡的独立影响因素。基于这些变量构建列线图,C-index和校准曲线显示模型具有很好的预测能力,DCA曲线显示列线图可以使患者有较好的临床获益。结论该列线图具有良好的预测能力,能够帮助医生识别可能早期死亡的高危mCC患者,有助于制定个性化治疗策略。     

胸腔镜下非小细胞肺癌肺叶切除术中转开胸的预测模型构建与验证

目的：建立胸腔镜下肺叶切除术的非小细胞肺癌(NSCLC)患者中转开胸的风险预测模型,并验证模型的预测效果。方法：回顾性分析2017年1月至2022年1月我院收治的463例胸腔镜下肺叶切除的NSCLC患者为研究对象,按照7∶3比例随机分为建模队列(n=324)与验证队列(n=139),采用自制病例资料调查表收集患者临床资料,将建模队列按照是否发生中转开胸分为中转开胸组与胸腔镜组,采用二分类Logistic回归确定中转开胸的危险因素,并基于危险因素建立列线图预测模型,采用受试者工作特征曲线评估模型区分度,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线评估模型的一致性,绘制决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评估模型的临床应用价值,并将验证队列数据代入进行外部验证。结果：单因素分析结果显示,开胸组与胸腔镜组在年龄、肺结核病史、淋巴结增大情况、胸膜是否粘连、肿瘤位置方面差异有统计学意义(χ²=6.604,P=0.010;χ²=12.543,P <0.001;χ²=8.501,P=0...     

非小细胞肺癌患者术后预后不良的列线图预测模型的构建

目的:分析非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)患者术后预后不良的影响因素,并构建列线图预测模型。方法:收集2018年01月至2020年02月于我院行手术治疗的168例非小细胞肺癌患者的临床资料。根据术后3年随访情况分为预后良好组(n=76)和预后不良组(n=92)。通过ROC曲线分析获取各因素的最佳截断值;logistic多元回归模型分析非小细胞肺癌患者术后预后不良的独立危险因素并构建列线图预测模型,列线图模型的内部验证及预测效能分别用校正曲线、决策曲线评估。结果:预后不良组年龄、男性比例、吸烟史比例、腺癌比例、纵隔淋巴结转移比例、病灶直径>3 cm比例、TNM分期Ⅲ/Ⅳ期比例、低分化比例以及CEA、CA125水平均高于预后良好组,且差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示：年龄、CEA、CA125的最佳截断值分别为65岁、10.49 ng/mL、40.36 ng/mL。logistic多元回归模型结果显示：吸烟史(有)、TNM分期(Ⅲ/Ⅳ期)、病灶大小(直径>3 cm)、分化程度(低分化)、纵隔淋巴结转移...     

HER-2阳性乳腺癌新辅助化疗疗效影响因素分析及相关预后模型的构建

目的:分析接受新辅助化疗的人类表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor 2,HER-2）阳性的乳腺癌患者术后病理完全缓解（pathological complete response,pCR）的影响因素,并构建相关临床预测模型来预测pCR率。方法:收集中国人民解放军空军军医大学西京医院2017年10月至2021年05月收治的464例接受新辅助化疗的HER-2阳性乳腺癌患者的临床病理资料作为建模集;收集西安市第三医院2018年01月至2021年05月收治的91例接受新辅助化疗的HER-2阳性乳腺癌患者的临床病理资料作为验证集。分析对比建模集与验证集的临床病理特征,在建模集中通过Lasso Logistic回归模型分析,确立HER-2阳性乳腺癌患者新辅助化疗后pCR的独立危险因素,并构建列线图模型。在验证集中对模型进行外部验证,通过一致性指数（C-index）、受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线及曲线下面积（area under curve,AUC）对模型进行内部验证,通过校准曲线评估模型的准确性,并通过临床决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评价模型的临床获益和应用价值。结果:建模集和验证集中的临床病理特征进行比较,其中手术术式、化疗方案、激素受体（hormone receptor,HR）状态和T分期进行比较差异具有统计学意义（P＜0.05）。Lasso Logistic回归模型分析结果显示,N分期、靶向治疗方案、HR状态及临床疗效评估是HER-2阳性乳腺癌患者新辅助化疗后pCR的影响因素（P＜0.05）,将这些因素纳入并构建列线图预测模型。建模集中模型的AUC=0.781（95%CI:0.734~0.827）;验证集中模型AUC=0.713（95%CI:0.635~0.859）。bootstrap法内部验证C-index＝0.744,显示模型无论在建模集还是验证集都具有良好的区分度。校准曲线显示列线图预测的生存率与实际生存率接近,建模集中Brier Score为0.019,验证集中,Brier Score为0.043,DCA显示模型的临床获益及应用价值较高。结论:列线图能准确预测HER-2阳性乳腺癌患者新辅助化疗后的pCR率,为临床的诊疗提供科学依据。     

基于列线图模型对肺癌胸腔镜术后并发 肺部感染的临床预测

Objective To analyze the risk factors of lung cancer patients complicated with pulmonary infection after thoracoscopic surgery and establish a predictive nomogram model. Methods A total of 315 patients with primary lung cancer who had undergone thoracoscopic surgery from January 2018 to October 2021 in our hospital were divided into two groups according to the incidence of pulmonary infection. Two groups of clinical data were collected for single-factor and regression analyses, and independent predictors were obtained. On this basis, a risk model was constructed and its predictive effectiveness was evaluated. Results The independent risk factors of lung cancer patients complicated with pulmonary infection after thoracoscopic radical operation were as follows: age≥62.5 years, smoking index≥100, PEF≤72.1 ml/s, TNM stage Ⅲ/Ⅳ, and operation time≥188.5 min (P<0.05). Based on the above factors, the risk model of the column chart was established. Model-verification results showed that the C-index of the model was 0.909, and the correction curve showed that the column chart model had good differentiation and consistency. Conclusion Lung cancer patients’ age, smoking index, TNM stage, PEF, and operation time are closely related to pulmonary infection after thoracoscopic radical operation. The nomogram model is useful for identifying high-risk patients and reducing postoperative complications. © 2023, CHINA RESEARCH ON PREVENTION AND TREATMENT. All rights reserved.     

基于CT影像组学的列线图模型预测肺部肿瘤立体定向放射治疗疗效

目的:基于治疗前CT图像筛选放射组学特征构建列线图模型预测早期非小细胞肺癌（early stage-non-small cell lung cancer,ES-NSCLC）和肺部寡转移癌的放疗疗效。方法:本研究纳入122例接受立体定向放射治疗（stereotactic body radiotherapy,SBRT）的ES-NSCLC和肺部寡转移癌的患者,随机分为训练集和验证集。使用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）和逻辑回归（logistic regression）筛选训练集中与放疗疗效相关的放射组学特征以建立列线图模型。用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curves,ROC）下面积（area under the curve,AUC）、校准曲线和决策曲线（decision curve analysis,DCA）评价模型性能。结果:经筛选得出6个放射组学特征形成放射组学特征分数（radiomics score,Rad-score）以建立列线图模型。模型训练集的AUC值为0.808（95%CI:0.712~0.884,P<0.001）,验证集的AUC为0.741（95%CI:0.556~0.879,P=0.003）。Delong检测显示模型表现均衡（P=0.496）,校准曲线和DCA均显示了模型较好的预测性能和较高的临床价值。结论:我们基于治疗前CT图像开发并验证了用于预测肺部肿瘤SBRT治疗疗效的列线图模型,该模型具有较高的预测性能和临床实用性。     

基于术前 PIV、NLR和CEA水平对胃癌根治术后预后列线图预测模型的构建及评价

目的:基于术前泛免疫炎症（PIV）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）以及癌胚抗原(CEA)水平探讨胃癌根治术后预后的影响因素并建立列线图预后预测模型。方法:回顾性分析2016年03月至2019年11月在徐州医科大学附属医院普外科行胃癌根治术的384例胃癌患者的临床病理资料,采用受试者工作特征（ROC）曲线分析术前PIV、NLR、CEA水平预测总生存期(OS)的最佳截断值,并根据 PIV 的最佳截断值进行分组。采用 χ2 检验分析不同PIV水平与患者临床病理特征的关系。使用Kaplan-Meier 法和Log-rank检验分析不同临床病理特征对患者OS的影响,多因素 Cox 回归分析患者预后的独立影响因素。使用 R4.1.1 软件绘制胃癌根治术后患者 1、3、5年OS的列线图预测模型,并评价预测模型的效能,然后使用 X-tile 软件根据列线图风险得分将该模型分层进一步探讨该模型的临床应用价值。结果:ROC 曲线分析结果显示,PIV、NLR、CEA 曲线下面积(AUC)分别为 0.627、 0.584、0.590,最佳截断值分别为236.8、1.98、4.93 ng/mL。PIV与年龄、肿瘤最大直径、肿瘤浸润深度、淋巴结转移、TNM分期、神经或脉管侵犯、术前NLR水平相关(P＜0.05)。多因素 Cox 回归分析显示,年龄、肿瘤浸润深度、神经或脉管侵犯、PIV、NLR、CEA为胃癌根治术后患者 1、3、5年OS的独立影响因素(P＜0.05)。构建包含以上独立危险因素的列线图预测模型,模型内部验证一致性指数(C指数)分别为0.797、0.805、0.780,校正曲线提示该模型区分度良好,低风险患者的OS明显优于中、高风险组(P＜0.001)。结论:PIV、NLR、CEA对于胃癌预后有较好的预测价值,基于PIV、NLR、CEA水平及胃癌相关病理资料构建的列线图模型对于临床有较高的指导意义。     

快速康复外科对胸腔镜非小细胞肺癌术后并发症的影响北大核心

目的:探究快速康复外科(FTS)治疗对胸腔镜下非小细胞肺癌手术患者术后并发症的影响。方法:前瞻性收集我院2017年01月至2020年01月收治的180例胸腔镜手术的非小细胞肺癌患者作为研究对象,使用随机数字法分为对照组与观察组,每组各90例。对照组患者围手术期给予传统康复治疗,观察组患者围手术期给予FTS治疗。对比两组围手术期指标、炎症指标、肺功能指标及术后肺部并发症发生情况。结果:观察组术中补液量、术后胸管拔除时间、使用抗生素时间、下床时间、术后3 d VAS评分、住院时间及住院费用等均优于对照组(P<0.05)。观察组患者术后3 d的CRP、IL-6、TNF-α水平均低于对照组(P<0.05)。观察组术后3 d肺功能指标FEV1、FVC、MVV水平均高于对照组(P<0.05)。观察组术后肺部并发症总发生率低于对照组(P<0.05)。结论:将FTS应用于胸腔镜非小细胞肺癌手术可有效减少术后炎症应激反应,改善患者术后肺功能,降低术后肺部并发症发生率,促进患者术后康复。     

术前预后营养指数对胰十二指肠切除术后短期预后的预测价值

目的:探讨术前血清白蛋白（albumin,ALB）水平、预后营养指数对胰十二指肠切除术术后白蛋白变化的影响和短期预后的预测价值。方法:回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2018年09月至2019年09月收治的146例胰十二指肠切除术患者的一般资料及临床资料。分析评价术前白蛋白、预后营养指标与胰十二指肠切除术后白蛋白水平及下降率的相关性，通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下的面积计算出术后90天死亡事件发生的预后营养指数（prognostic nutrition index,PNI）最佳截止值，单因素分析PNI与临床病理资料的相关性，多因素分析采用Logistic回归分析。术后90天的死亡率的相关因素及预测效能采用诺模图及校正曲线展示。结果:术前ALB水平与术后ALB下降率呈正相关关系（r＝0.340,P＜0.001），术前PNI与术后ALB水平及术后ALB下降率也呈正相关关系（r＝0.489，P＜0.001；r＝0.287，P=0.001），单因素及多因素分析表明病理分期、术前系统性免疫炎症指数（systemic immune-inflammation index,SII）、术后ALB水平、术后ALB下降率等因素是术前PNI的独立影响因素（P＜0.05）。诺模图及校正曲线进一步表明PNI可以预测术后90天死亡的风险。结论:术前ALB水平越高可能导致术后ALB降低更明显；术前PNI可以良好地预测胰十二指肠术后90天死亡事件发生的概率。     

胃癌根治术后手术部位感染影响因素及血清 MCP1、CA72-4、sCD14水平变化意义分析

目的:探究胃癌根治术后手术部位感染(surgical site infection, SSI)影响因素及血清单核细胞趋化蛋白-1(monocyte chemoattractant protein-1,MCP1)、糖类抗原72-4(carbohydrate antigen 72-4,CA72-4)、可溶性白细胞分化抗原-14(soluble cluster of differentiation antigen-14,sCD14)水平变化意义。方法:选取2017年02月至2021年01月我院150例行胃癌根治术患者作为研究对象,根据患者术后是否出现SSI分为两组,感染组(n=35)与非感染组(n=115)。比较两组患者临床资料、手术前后血清MCP1、CA72-4、sCD14水平,分析胃癌根治术后SSI影响因素。绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC),评价胃癌根治术后血清MCP1、CA72-4、sCD14水平对SSI的诊断价值。分析术后血清CP1、CA72-4、sCD14水平与感染程度(IPS评分)的相关性。比较术后...     

胸腔镜肺叶切除术与胸腔镜亚肺叶切除术治疗早期非小细胞肺癌的对比研究

目的:探究胸腔镜亚肺叶切除术在早期非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）中的应用价值。方法:回顾性选取2014年1月至2018年7月于我院胸外科确诊并行胸腔镜手术治疗的247例早期NSCLC患者资料进行研究。根据手术方式不同将129例接受胸腔镜肺叶切除术患者设为肺叶切除组,将118例接受胸腔镜亚肺叶切除术患者设为亚肺叶切除组。采用统计软件SPSS 19.0录入分析数据,对比两组患者围手术期指标、肺功能指标、术后并发症及短期复发情况。结果:亚肺叶切除组患者年龄、术前合并症例数大于肺叶切除组（P＜0.05）。手术时间、术中出血、胸腔引流时间及术后卧床时间优于肺叶切除组（P＜0.05）,清扫淋巴结数目、术后住院时间及术后并发症方面两组差异无统计学意义（P＞0.05）。术后两组患者FEV1%、MVV%、FVC%较术前相比显著降低（P＜0.05）,亚肺叶切除组FEV1%、MVV%、FVC%整体情况优于肺叶切除组（P＜0.05）。两组术后1年内均无复发、死亡病例出现。结论:胸腔镜下亚肺叶切除术创伤小、出血少、恢复快,对肺功能保留有重要意义,且对于高龄、术前合并基础病的早期NSCLC患者更具优势。     

基于血清肿瘤标志物和影像学的肺腺癌患者EGFR突变概率临床预测模型的构建和验证

目的:利用肿瘤标志物、凝血功能指标与影像学相关指标建立预测肺腺癌患者EGFR突变状态的临床模型并进行预测价值验证。方法:随机选取2018年至2019年沧州市中心医院肿瘤科收治的NSCLC患者225例为建模组研究对象。通过多因素Logistic 回归分析筛选出NSCLC患者EGFR突变的独立影响因素,并建立回归模型,绘制回归模型预测NSCLC患者EGFR突变概率的受试者工作特征（ROC）曲线。选取2020年至2021年沧州市中心医院肿瘤科收治的肺腺癌患者75例为验证组,对预测模型进行内部验证。结果:多因素Logistic 回归分析结果显示,磨玻璃密度影、充气支气管征、血管集束征、CEA是预测NSCLC患者发生EGFR突变的独立影响因素（P＜0.05）。预测模型表达式为:P=eX /（1+eX）,其中X =-2.196+（0.036×CEA）+（0.984×肺部磨玻璃阴影）+（1.923×支气管充气征）+（1.206×血管集束征）。预测模型曲线下面积为0.824［95%CI（0.767,0.881）］,敏感度和特异性分别为78.6%和77.5%。将验证组75例患者临床资料带入预测模型,ROC曲线下面积为0.762,H-L拟合优度检验显示,χ2 =3.140,P=0.872。结论:影响肺腺癌患者EGFR突变的危险因素较多,临床要进行及时有效评估。本研究建立的预测模型具有较高的评估效能,值得临床推广。     

甲状腺乳头状癌伴桥本甲状腺炎患者中央区淋巴结转移预测模型的构建与验证

目的:评估HT合并PTC患者中央淋巴结转移（central lymph node metastasis,CLNM）的预测因素。建立列线图预测PTC伴HT患者发生CLNM的可能性。方法:回顾性收集了2018年1月至2021年12月在我院接受甲状腺手术的4 171例PTC患者的资料。最后,共纳入671例PTC合并HT患者。其中,468例患者组成训练组,其余203例患者组成了验证组,以验证模型的性能。预测因子选择采用LASSO回归模型,并采用多因素logistic回归分析建立预测模型,建立了预测CLNM的列线图,并进行了内部验证。结果:LASSO回归模型显示,有17个变量可能是影响CLNM发生的因素（P<0.05）。随后,多因素逻辑回归分析显示,年龄较低、结节性高回声、肿瘤大直径、肿瘤多灶性、甲状腺外扩张（extrathyroidal extension,ETE）、颈部淋巴结肿大、癌胚抗原（carcino-embryonic antigen,CEA）是发生中央区淋巴结转移（CLNM）的独立预测因素。基于独立预测因素构建PTC合并HT患者发生CLNM列线图,并进行内部验证。通过建立预测模型,训练组发生CLNM的ROC曲线下面积（AUC）为0.774（95%CI,0.725~0.824）,验证组发生CLNM的ROC曲线下面积（AUC）为0.781（95%CI,0.712~0.850）。列线图对训练队列和验证队列以及合并数据集均显示出良好的校准和鉴别能力。结论:本研究构建的列线图预测模型对甲状腺乳头状癌伴桥本甲状腺炎患者发生中央区淋巴结转移（CLNM）有良好的预测作用。为临床治疗方案提供合理的参考,帮助临床医生为患者制定个性化的治疗方案。