基于多维度指标预测乳腺癌术后复发的列线图模型建立及应用
目的 基于多维度指标构建预测乳腺癌术后复发的列线图模型.方法 回顾性选取2014年3月—2020年4月在本院接受手术治疗的313例单侧乳腺癌女性患者为研究对象,采用随机数字表法按7∶ 3的比例将患者分为建模集219例和验证集94例.在建模集中,以术后随访复发情况将患者分为复发组与非复发组.采用单因素和多因素Logistic回归模型分析乳腺癌术后复发的危险因素.基于筛选结果采用R软件绘制列线图预测模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线和拟合优度偏差性检验评价模型的表现.采用计算机模拟重复采样法(Bootstrap)验证并绘制校准图;采用决策曲线评价模型的临床获益率.结果 建模集219例乳腺癌患者术后复发63例(28.77％).肿瘤边缘不规则(OR=1.692,95％CI:1.154～3.794)、Shell功能和描迹法测量距病灶3 mm范围组织的最大弹性模量值(Shell3 Emax)高(OR=2.869,95％CI:1.795～5.392)、淋巴结转移(OR=2.071,95％CI:1.486～4.578)、D-二聚体高表达(OR=2.264,95％CI:1.574～5.307)、纤维蛋白原与白蛋白比值高(OR=3.089,95％CI:2.053～6.156)是乳腺癌患者术后复发的危险因素(P＜0.05).基于上述5个因素构建风险预测列线图模型,模型的ROC曲线的曲线下面积为0.872(95％CI:0.829～0.917),最佳截断值(阈概率)为0.32(32％),对应的灵敏度、特异度分别为0.871、0.837;拟合优度检验表明预测模型不存在过拟合现象(x2=4.204,P=0.826);Bootstrap法自1 000次抽样验证发现校准曲线的平均绝对误差为0.019,表明预测模型具有良好的一致性.列线图模型预测验证集的ROC曲线的曲线下面积为0.864,灵敏度为0.862,特异度为0.815;校正曲线贴近于理想曲线.当决策曲线中的阈概率值设定为32％时,建模集与验证集人群的临床获益率分别为56％、62％.结论 基于乳腺癌患者的肿瘤边缘、Shell3 Emax值、淋巴结转移情况、血清D-二聚体、纤维蛋白原与白蛋白比值构建的列线图模型在预测术后复发风险中有一定的价值.
列线图模型、超声特征、剪切波弹性成像、乳腺癌、复发风险、预测价值
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R445.1;R737.9(诊断学)
2023-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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