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Updated: Sep 9, 2025
Comparison of Predictive Performance of Three Lymph Node Staging Systems in Colorectal Signet Ring Cell Carcinoma Based on Machine Learning Model
Published on: April 18, 2025
Valor pronóstico y construcción de modelos predictivos para pacientes sometidos a prostatectomía radical
Hao Wang1, Pu-Shen Yang1, Yi-Rui Wei1
1Department of Urology, Beijing Chaoyang Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
Los indicadores hematológicos preoperatorios como la relación neutrófilos/ linfocitos (RNL) y la relación plaquetas/ linfocitos (RPL) pueden predecir la recurrencia del cáncer de próstata después de la cirugía. Un nuevo modelo de nomograma que utiliza estos y otros factores ofrece una guía valiosa para el tratamiento de los pacientes.
Área de la Ciencia:
- En el campo de la oncología
- Urología
- Hematología
- Estadísticas biológicas
Sus antecedentes:
- El valor pronóstico de los indicadores hematológicos preoperatorios en el cáncer de próstata (PCa) después de la prostatectomía radical laparoscópica (LRP) sigue siendo un área para explorar.
- La identificación de predictores confiables para la supervivencia libre de recidiva (RFS) es crucial para optimizar las estrategias de tratamiento en pacientes con PCa.
Objetivo del estudio:
- Investigar la importancia pronóstica de los indicadores hematológicos preoperatorios para los pacientes con PCa sometidos a LRP.
- Desarrollar y validar un modelo de predicción de nomogramas que incorpore indicadores hematológicos y características clínicas patológicas para predecir la RFS.
Principales métodos:
- Análisis retrospectivo de 210 pacientes PCa sometidos a LRP, con un conjunto de validación externa de 110 pacientes.
- Evaluación de los indicadores hematológicos (NLR, PLR, LMR, RDW, índice nutricional de pronóstico) y de los factores clínicos patológicos.
- Construcción y validación de un nomograma mediante regresión de Cox, curvas ROC, índice C y gráficos de calibración.
Principales resultados:
- Las puntuaciones más altas de NLR, PLR, RDW y NPL-IRS, junto con un LMR más bajo y un índice nutricional de pronóstico, se asociaron con una RFS más pobre.
- La densidad de antígeno prostático específico (PSAD), el índice nutricional de pronóstico, la puntuación NPL-IRS, la puntuación Gleason (GS) y el margen quirúrgico positivo (PSM) se identificaron como factores de riesgo independientes.
- El nomograma desarrollado demostró una alta precisión en la predicción de la RFS a 1, 3 y 5 años, con AUC de 0,828, 0,867 y 0,892 en el conjunto de entrenamiento y 0,847, 0,894 y 0,906 en el conjunto de validación externa.
Conclusiones:
- Los indicadores hematológicos preoperatorios, incluidos NLR, PLR, RDW, LMR y el índice nutricional de pronóstico, son predictores significativos de RFS en pacientes con PCa después de LRP.
- El modelo de nomograma que integra el PSAD, el índice nutricional de pronóstico, la puntuación NPL-IRS, GS y PSM proporciona una herramienta sólida para predecir la RFS.
- Este modelo predictivo puede ofrecer una guía valiosa para las decisiones de tratamiento postoperatorio y el manejo del paciente.
