基于肿瘤标志物和CT征象建立并验证肺癌风险预测模型

来源 :重庆医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:maodaiwan
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目的:利用血清及胸水肿瘤标志物和CT征象建立肺癌风险预测模型,为伴有胸水的肺部病变患者提供癌症风险评估,以辅助肺癌的诊断。方法:收集并整理出2017年1月至2020年5月我院536例胸水患者的临床资料,其中训练集402例,验证集134例。结合临床具体情况及既往研究经验对肺癌的可能影响因素进行分析,根据多因素Logistic回归分析的结果来进一步明确变量。根据分析结果,共构建了三个预测模型(分别为M1、M2、M3)。模型的预测性能由曲线下面积(AUC)测量,并使用1000个bootstrap样本进行校准,绘制校准曲线并进行检验。采用决策曲线分析(DCA)方法对模型的净效益进行评价,对比三个模型的临床应用价值。使用验证集134例患者的单独队列对模型进行外部验证。结果:从19个临床变量中筛选出了7个独立危险因素,其中包括胸水癌胚抗原(f CEA)、胸水CEA与血清CEA的比值(f CEA/s CEA)、血清细胞角蛋白-19片段(s CYFRA 21-1)、胸外恶性肿瘤病史(>5年)、肺部肿块最大直径、血管集束征和分叶征。训练集三个模型的AUC分别为0.976(95%CI:0.963-0.989)、0.927(95%CI:0.901-0.953)、0.944(95%CI:0.922-0.966),验证集模型AUC分别为0.930(95%CI:0.884-0.975)、0.845(95%CI:0.774-0.916)、0.944(95%CI:0.905-0.983)。外部验证集中三个模型的正确百分比分别为89.6%、81.4%、88.8%。在校准中三个模型均拟合良好,模型1的拟合度最佳,R~2为0.84,模型2与模型3的R~2分别为0.68和0.73。在DCA上模型1的净效益高于模型2和模型3,临床应用价值也更高。结论:基于血清及胸水肿瘤标志物和CT征象构建的预测模型,可以较好的预测伴有胸水的肺部病变的癌症风险大小。
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