基于手术前血液炎症标志物的1厘米状甲状腺癌患者的手术前风险分层:构建动态预测模型
Lingqian Zhao1,2, Tao Hu1,2, Yuan Cai1,2
1Zhejiang Chinese Medical University, Fourth Clinical Medical College, Hangzhou, Zhejiang, China.
Frontiers in endocrinology
|January 8, 2024
概括
一个使用手术前血液中性粒细胞/淋巴细胞比率 (NLR) 和临床因素的新模型可以预测小乳头甲状腺癌 (PTC) 患者的风险. 该工具有助于对≤1厘米的PTC进行术前风险评估.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物标志物 生物标志物
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 乳头甲状腺癌 (PTCs) ≤1厘米往往需要仔细的风险分层.
- 准确的手术前评估对于定制治疗和管理复发风险至关重要.
- 现有的风险分层方法可能会从整合容易获得的手术前数据中受益.
研究的目的:
- 调查手术前外周血液炎症标志物的预测价值,以评估患有≤1厘米PTC的患者的风险.
- 开发和验证这些患者的手术前风险分层预测模型.
- 识别独立的风险因素,以区分低风险和中高风险的PTC ≤1厘米.
主要方法:
- 来自1326名接受甲状腺癌手术的患者的临床,病理和手术前血液数据的回顾性收集.
- 基于2015年美国甲状腺协会 (ATA) 关于复发风险分层的指导方针的风险评估.
- 单变量和多变量逻辑回归分析以确定独立的风险因素;使用独立数据集和在线计算器部署的模型验证.
主要成果:
- 该研究包括1326名患者;79%的风险低,21%的风险中等至高.
- 术前中性粒细胞/淋巴细胞比率 (NLR),性别,瘤直径和多焦点性被确定为≤1厘米PTC的独立风险因素.
- 预测模型表现良好,AUC为0.785 (建模组) 和0.813 (验证组),表现出很好的校准.
结论:
- 已经建立了一个动态的临床预测模型,包括手术前血液NLR和≤1厘米PTC的临床信息.
- 该模型是诊断为小乳头甲状腺癌的患者手术前风险评估的宝贵工具.
- 这些发现支持使用炎症标志物和临床数据来改善瘤学中手术前风险分层.
