关键词:
肝肿瘤
定量CT
肌肉
脂肪
预测模型
摘要:
目的基于定量CT测定的相关指标建立并验证原发性肝癌患者术后疾病进展(包括复发、转移和死亡)的列线图模型。方法回顾性分析2016年1月至2021年12月复旦大学附属中山医院和江苏大学附属昆山医院收治的290例原发性肝癌患者的临床资料,其中男性177例,女性113例,年龄(60.3±11.9)岁。将复旦大学附属中山医院收治的203例患者作为训练集,将江苏大学附属昆山医院收治的87例患者作为验证集。记录患者的腹水情况、肿瘤最大径、病灶数量、肿瘤分化程度、定量CT检测的相关指标(包括肌量减少和腹腔内脂肪面积增加)、预后等临床资料。在训练集中通过多因素logistic回归分析患者术后疾病进展的影响因素,并依据多因素分析结果构建列线图模型。受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评估模型的预测效果。决策曲线分析评估预测模型的临床适用性。结果多因素logistic回归分析结果显示,肿瘤最大径增加(OR=1.519,95%CI:1.251~1.843)、多发病灶(OR=3.193,95%CI:1.493~6.830)、肿瘤低分化(OR=5.604,95%CI:2.442~12.863)、腹水(OR=3.321,95%CI:1.166~9.463)、门静脉癌栓(OR=3.990,95%CI:1.681~9.474)、肌量减少(OR=2.173,95%CI:1.051~4.492)和腹腔内脂肪面积增加(OR=2.634,95%CI:1.276~5.438)是原发性肝癌患者术后疾病进展的独立危险因素(均P<0.05)。基于上述变量构建了列线图,该列线图在训练集和验证集中预测原发性肝癌患者术后疾病进展的ROC曲线下面积分别为0.862(95%CI:0.810~0.914)和0.879(95%CI:0.806~0.953)。校准曲线和理想曲线贴合较好,提示预测情况与实际情况基本一致。决策曲线分析显示,列线图模型的临床净收益较高,临床预测有效性较好。结论基于肿瘤最大径、病灶数量、肿瘤分化程度、腹水、门静脉癌栓、肌量减少和腹腔内脂肪面积增加构建的列线图对原发性肝癌患者术后疾病进展具有良好的预测效能。