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胃癌腹膜转移风险评估模型的建立及其预测价值
胃癌腹膜转移风险评估模型的建立及其预测价值
作者:
刘凤林
周荣健
孙益红
张启
李豪杰
束平
汪学非
沈振斌
秦净
赵骏杰
陈伟东
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
胃肿瘤
腹膜转移
风险评估模型
摘要:
目的:建立胃癌腹膜转移评估模型并评价其临床意义。方法回顾性分析2015年4月至2015年12月复旦大学附属中山医院普通外科收治胃癌患者的临床病理资料,排除18例出现非腹膜转移的远处部位转移患者后,最终710例患者被纳入研究。采用单因素和多因素的方法分析影响胃癌腹膜转移的相关因素,将多因素分析中有意义的影响因素作为指标,通过R软件的“rms”包构建列线图(nomogram),构建胃癌腹膜转移的危险评估模型,并得到各项指标的评分。将每个患者的各项指标对应的分数相加,得到模型的总分;总分越高,对应的胃癌腹膜转移风险越高。采用受试者工作特征曲线(ROC)计算风险评估所建模型预测胃癌腹膜转移的准确性,用Delong. Delong. Clarke-Pearson检验比较AUC的差异,当ROC曲线下面积(AUC)最大时,对应的风险阈值使模型具有最佳的敏感性和特异性。结果710例患者中,腹膜转移者47例(6.6%),其中男性30例(30/506,5.9%),女性17例(17/204,8.3%);≥60岁者31例(31/429,7.2%);肿瘤≥3 cm者38例(38/461,8.2%)。Lauren分型为肠型者2例(2/245,0.8%),混合型者8例(8/208,3.8%),弥漫型者11例(11/142,7.7%),其余不详;糖类抗原(CA)19-9≥37 kU/L者13例(13/61,21.3%);CA125≥35 kU/L者11例(11/36,30.6%);CA72-4≥10 kU/L者11例(11/39,28.2%);中性粒细胞/淋巴细胞计数比(NLR)≥2.37者26例(26/231,11.3%)。多因素分析显示,Lauren分型(HR =8.95,95%CI:1.32~60.59, P=0.025)、CA125(HR=17.45,95%CI:5.54~54.89,P=0.001)、CA72-4(HR=20.06,95%CI:5.05~79.68,P=0.001)、NLR(HR=4.16,95%CI:1.17~14.75,P=0.032)是胃癌腹膜转移的独立危险因素。根据列线图分析建立的腹膜转移风险评估模型总分为241分,包括弥漫型或混合型(54分)、CA125≥35 kU/L (66分)、CA72-4≥10 kU/L (100分)和 NLR≥2.37(21分),其腹膜转移风险>90%。列线图模型的AUC为0.912,高于Lauren分型、CA125、CA72-4和NLR等单个预测因素模型(Lauren分型AUC:0.678,CA125 AUC:0.720,CA72-4 AUC:0.792及NLR AUC:0.613,与列线图模型的AUC比较均P <0.05)。随着TNM分期进展,胃癌患者列线图总分逐渐增高,其中腹膜转移患者的总分高于其他分期患者(F =49.1,P =0.000)。取列线图模型的最佳阈值140分时,其预测腹膜转移的敏感性为0.79,特异性为0.87。在列线图分值≥140分和<140分的患者中,腹膜转移患者比例分别为58%和5%,差异具有统计学意义(χ2=69.1,P =0.000)。结论由Lauren分型、CA125、CA72-4和NLR构建的列线图模型可以较好地预测胃癌患者腹膜转移风险,为胃癌术前更准确的分期及治疗方案的选择提供参考。
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篇名
胃癌腹膜转移风险评估模型的建立及其预测价值
来源期刊
中华胃肠外科杂志
学科
关键词
胃肿瘤
腹膜转移
风险评估模型
年,卷(期)
2017,(1)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
47-52
页数
6页
分类号
字数
3855字
语种
中文
DOI
10.3760/cma.j.issn.1671-0274.2017.01.010
五维指标
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节点文献
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腹膜转移
风险评估模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中华胃肠外科杂志
主办单位:
中华医学会
中山大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-0274
CN:
44-1530/R
开本:
16开
出版地:
广州市员村二横路26号中山大学附属第六医院内
邮发代号:
46-185
创刊时间:
1998
语种:
chi
出版文献量(篇)
6251
总下载数(次)
19
总被引数(次)
57079
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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