基于增强CT特征的列线图模型在预测胃肠道间质瘤危险度分级中的价值

摘要：

目的 探讨基于增强CT图像特征的列线图模型在预测胃肠道间质瘤(GIST)危险度分级中的价值.方法 回顾2017年1月至2021年6月湖州市中心医院行增强CT检查并经内镜或手术病理检查证实为GIST的135例患者资料.根据病理分级将患者分为潜在恶性组74例(极低危险度43例,低危险度31例)和恶性组61例(中危险度24例,高危险度37例).对两组间的增强CT特征进行统计学分析,将差异有统计学意义的特征纳入多因素logistic回归分析,筛选出预测GIST危险度分级的独立危险因素,并构建列线图预测模型.结果 两组患者的肿瘤最大径、部位、生长方式、边界、形态、液化坏死、强化方式、静脉期CT值比较差异均有统计学意义(均P<0.05).多因素logistic回归分析结果显示,肿瘤最大径(OR=2.636,95％CI:1.180～5.890,P<0.05)、形态(OR=0.055,95％CI:0.005～0.570,P<0.05)、液化坏死(OR=0.042,95％CI:0.004～0.434,P<0.05)是预测GIST危险度分级的独立危险因素.利用该3个特征构建术前预测GIST危险度分级的列线图模型,其AUC为0.952,灵敏度为0.950,特异度为0.833,校准曲线与标准曲线拟合度良好.结论 基于增强CT征象的列线图模型对预测GIST危险度分级有较高的价值,可为临床提供一种比较精确的术前量化预测方法.

关键词：胃肠道间质瘤、CT、危险度分级、列线图

所属期刊栏目：44

分类号：R739.45;R586;R692

资助基金：浙江省医药卫生科技计划项目2020KY303

在线出版日期：2022-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：585-589