基于临床指标-CT征象的列线图模型术前预测结直肠癌微卫星不稳定状态
Preoperative predicting microsatellite instability status in colorectal cancer based on nomogram model in-corporating clinical-CT features
摘要目的:探讨基于临床指标和CT征象构建的列线图模型术前预测结直肠癌(CRC)患者微卫星不稳定状态(MSI)的价值.方法:回顾性连续搜集2016年1月-2022年12月在本院经病理诊断为结直肠腺癌的347例患者的术前临床和CT检查资料.CT资料包括平扫及对比增强动脉期、静脉期和延迟期图像.其中,276例为微卫星稳定状态(MSS),71例为MSI.按照7∶3的比例将所有患者随机分为训练集(243例)和验证集(104例).采用单因素分析(t检验、U检验或卡方检验)对两组之间年龄、性别、病史和实验室检查等临床指标及CT征象[临床T分期、临床N分期、病变肠管的长度及最厚径、病变的部位、强化方式及各期相对CT值(CR=病变CT值/同层面腹主动脉或其分支的CT值)]的差异进行比较.随后,将有统计学意义的变量纳入多因素二元logistic回归分析,筛选出预测CRC患者MSI状态的独立危险因素并构建预测模型,随后绘制模型的列线图.分别采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线(DC A)评估列线图模型的预测效能、预测准确性和临床实用性.结果:单因素分析结果显示血小板(PLT)水平、系统免疫炎症指数(SII)、病变部位、强化方式、四期图像上病灶的CR值在MSS组与MSI组之间的差异有统计学意义(P<0.05).多因素逻辑回归分析结果显示PLT、SII、病变部位、强化方式和动脉期CR是CRC患者MSI状态的独立预测因子.根据多因素分析结果所构建的列线图模型具有较好的MSI预测效能:在训练集和验证集中的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.765和0.783;校准曲线表明列线图模型的拟合优度良好;DCA结果显示列线图模型在预测CRC患者MSI状态时具有较高的临床净获益率.结论:基于临床-CT征象构建的列线图模型可作为术前检测CRC患者MSI状态的辅助工具,能够协助制定C R C患者的治疗策略和评估患者预后.
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