基于损伤的指标预测了染细胞瘤和偏角细胞瘤的长期结果- SIZEPASS
Helena Hanschell1, Salvador Diaz-Cano2, Alfredo Blanes3
1Department of Endocrine Surgery, Division of Surgery, King's College Hospital Foundation Trust, London, United Kingdom.
Frontiers in endocrinology
|August 21, 2023
概括
一个名为SIZEPASS的新工具准确地预测了色细胞瘤和偏角细胞瘤 (PPGL) 的恶性行为. 这种简单的标准,结合了瘤大小和评分系统,为早期检测和管理提供了高准确度.
科学领域:
- 内分泌学 在内分泌学.
- 在瘤学瘤学.
- 手术病理学手术病理学
背景情况:
- 乳红细胞瘤和偏角细胞瘤 (PPGL) 是一种罕见的神经内分泌瘤.
- 预测PPGL的恶性行为对于患者的管理和预后至关重要.
- 当前的预测工具缺乏足够的准确性和简单性.
研究的目的:
- 开发和验证一种简单,可靠的工具,用于预测PPGL的恶性行为.
- 评估新型SIZEPASS标准的有效性.
主要方法:
- 一个单一中心前性队列研究包括76名PPGL患者.
- 使用了手术前成像中的瘤大小和上腺体缩放分数 (PASS) 的瘤染色体 (pheochromocytoma).
- 通过乘以PASS点与损伤直径 (mm) 来计算SIZEPASS标准.
主要成果:
- 11个病变 (14.5%) 显示恶性特征.
- 根据SIZEPASS标准,恶性瘤预测的AUC为0.97.
- SIZEPASS >1000表现出高灵敏度 (91%),特异性 (94%) 和准确性 (93%),表现优于现有的预测器.
结论:
- SIZEPASS>1000标准是一种简单,有效和临床适用的工具,用于预测PPGL恶性瘤.
- 这个工具独立于患者的年龄,性别,瘤位置或突变状态.
- SIZEPASS >1000助力风险分层,并为PPGL患者提供临床决策指南.


