10.12056/j.issn.1006-2785.2022.44.22.2022-1575
基于CT征象构建肾透明细胞癌WHO/ISUP分级积分评价系统
目的 探讨基于CT征象构建的积分评价系统对术前预测肾透明细胞癌(ccRCC)WHO/国际泌尿病理学会(ISUP)分级的评估价值.方法 收集2017年1月至2022年9月杭州市中医院(87例)和浙江大学医学院附属邵逸夫医院(53例)经病理检查证实的ccRCC患者共140例,依据WHO/ISUP分级标准分为低级别组(98例,Ⅰ级13例、Ⅱ级85例)和高级别组(42例,Ⅲ级34例、Ⅳ级8例),并以分层抽样法按照8:2的比例将患者分为训练集(112例)与验证集(28例).通过Mann-Whitney U检验、χ2检验、多因素logistic回归分析CT征象筛选组间差异有统计学意义的因素,并进行加权赋分得到积分模型;绘制ROC曲线评价模型预测效能;最后将积分模型分为3个积分区间.结果 多因素logistic回归分析显示,形状与边界、坏死及皮髓质期强化程度为预测ccRCC分级的独立危险因素,该模型的AUC为0.851(95%CI:0.762~0.941),灵敏度为0.794,特异度为0.846.积分模型包括形状与边界(分叶型2分或浸润型3分)、大量坏死(3分)及皮髓质期轻中度强化(2分).积分模型的AUC为0.850(95%CI:0.760~0.940),应用Youden指数确定最佳阈值(3.5),灵敏度为0.765,特异度为0.859.将积分模型分为3个积分区间:0~3分、4~6分、7~8分.随着积分增加,训练集、验证集各积分区间高级别ccRCC的发生率逐渐增高.结论 基于CT征象构建的积分评价系统对术前预测ccRCC WHO/ISUP分级具有较高的临床应用价值.
肾透明细胞癌、病理分级、计算机断层扫描、积分评价系统
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R737.11;R587.1;R445.1
杭州市生物医药;健康产业发展扶持科技项目
2023-02-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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