基于临床因素及CT特征构建鉴别肾细胞癌亚型的积分系统

目的 探讨基于一般临床因素和CT影像特征构建的积分预测系统在鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)和非透明细胞癌(non-ccRCC)中的价值。方法 搜集经病理证实的150例肾细胞癌患者作为回顾性分析研究对象，包括97例ccRCC和53例non-ccRCC,随机分成训练集(100例)和验证集(50例)。通过Mann-Whitney U检验、χ²检验及二元Logistic回归分析一般临床资料(年龄、性别)和CT影像特征筛选组间有统计学意义的特征因子，并进行加权赋分得到积分模型。用ROC曲线(AUC)评价模型预测效能。最后将积分模型分为3个积分区间。结果 二元Logistic回归分析显示性别、囊变坏死、皮髓质期强化程度和强化模式是鉴别ccRCC和non-ccRCC的独立因素，该模型的ROC曲线AUC值为0.924(95%CI 0.860～0.987)。积分模型包括男性(2分)、囊变坏死(2分)、皮髓质期明显强化(3分)和流出型强化模式(3分),其ROC曲线AUC值为0.908(95%CI 0.840～0.975),应用Youden指数确定最佳阈值(4.5),相对应的敏感度、特...