换一批新辅助化疗期间肿瘤形态及身体成分变化对食管胃结合部腺癌术后早期复发的预测价值:一项双中心队列研究
The Predictive Value of Tumor Morphology and Body Composition Changes During Neoadjuvant Chemotherapy for Early Recurrence Post-Surgery in Adenocarcinoma of the Esophagogastric Junction:A Dual-Center Cohort Study
摘要目的 探讨新辅助化疗(NAC)期间肿瘤形态和身体成分参数的纵向变化对食管胃结合部腺癌(AEG)根治性切除术后早期复发的预测价值.方法 本项回顾性研究纳入了两家医院158例接受新辅助化疗的AEG患者,河南省肿瘤医院数据集作为训练队列用于预测模型开发,郑州大学第一附属医院数据集作为独立外部队列用于模型性能验证.搜集所有患者包括新辅助治疗后病理分期(ypTNM)在内的临床病理数据,在基线和治疗后静脉期CT图像上测量肿瘤形态参数以及身体成分参数,并计算治疗前后降低率.采用多因素Logistic回归识别AEG患者术后早期复发的独立预测因子,并在训练队列中采用平衡随机森林算法五折交叉验证构建预测模型.绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线(DCA)分析评估模型性能.结果 多因素Logistic回归分析显示,ypTNM分期、治疗后肿瘤体积以及骨骼肌指数变化率是AEG患者术后早期复发的独立预测因子.模型在训练队列中五折交叉验证的平均ROC曲线下面积(AUC)值为0.776,在外部验证队列的AUC值、灵敏度、特异度分别为0.822、0.800、0.800,显著优于单一的ypTNM分期(DeLong检验结果:Z值=2.043,P=0.041).校准曲线表明模型预测结果和实际观察结果之间具有良好的一致性(Hosmer-Lemeshow检验:P>0.05).DCA分析表明了模型具有一定的临床实用性.结论 结合临床病理特征以及新辅助化疗前后肿瘤形态和身体成分变化构建的模型在AEG患者术后早期复发方面表现出良好的预测能力,本研究构建的模型有望用于AEG患者术后个体化随访策略的制定.
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关键词
食管胃结合部腺癌新辅助治疗预测模型早期复发身体成分Adenocarcinoma of the esophagogastric junctionNeoadjuvant therapyPredictive modelEarly recur-renceBody composition
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DOI
10.3969/j.issn.1001-9324.2026.02.015
发布时间
2026-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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