开发一个CT评估的脂肪性脑图,用于预测局部ccRCC的结果
Xiaoxia Li1, Shaoting Zhang2, Xiaolan Huang1
1Department of Radiology, Zhongshan Hospital (Xiamen), Fudan University, Xiamen, 361015, China.
Abdominal radiology (New York)
|June 6, 2024
概括
一种基于计算机断层扫描 (CT) 的新型脑图准确地预测了局部清细胞细胞癌 (ccRCC) 的结果. 这种脂肪分数 (AS) 命名图表优于现有的无疾病生存 (DFS) 阶段化系统.
科学领域:
- 放射学和成像学 放射学和成像学
- 在瘤学瘤学.
- 医学统计 医学统计
背景情况:
- 局部清晰细胞细胞癌 (ccRCC) 的结果难以准确预测.
- 像SSIGN和UISS这样的现有分期系统在预测无病生存率 (DFS) 方面存在局限性.
- 可通过CT测量的内脏和皮下脂肪可能提供新的预后信息.
研究的目的:
- 开发和验证基于CT的名图,用于评估内脏和皮下脂肪.
- 预测外科手术后局部ccRCC患者的结果,特别是无病生存期 (DFS).
- 将名ogram的预测性能与已建立的系统 (UISS,SSIGN) 进行比较.
主要方法:
- 对364名局部cccRCC患者 (254名培训,110名验证) 的回顾性分析.
- 使用最小绝对收缩和选择运算符 (LASSO) 考克斯回归生成的脂肪积分 (AS).
- 用临床预测因子和AS整合构建的诺莫图;使用C指数,AUC和决策曲线分析 (DCA) 评估性能.
主要成果:
- 与SSIGN和UISS相比,名图显示在培训 (C指数:0.897) 和验证 (C指数:0.752) 队列中存在更高的歧视.
- 对于名图,观察到更高的5年AUC值 (训练:0.907,验证:0.832).
- 在预测跨越各种值概率的5年DFS时,DCA表示了nomogram的优越净收益.
结论:
- 一种新型基于CT的纳米图,结合了脂肪性,有效地预测局部ccRCC中的DFS.
- 开发的诺米图表表现出比UISS和SSIGN等当前预后模型更高的准确性和更高的性能.
- 该工具为ccRCC管理中的个性化风险分层提供了有希望的进步.
