在患有乳头甲状腺癌的患者中,宫中枢淋巴结转移的风险分层的nomogram
Ying Zou1,2,3, Yan Shi4,5, Hai Bi1,2
1Department of Radiology, First Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin, China.
Quantitative imaging in medicine and surgery
|July 18, 2024
概括
一种使用超声波和双能CT (DECT) 的新型诺基图有效预测皮质甲状腺癌 (PTC) 患者的中枢淋巴结转移. 该工具有助于个性化PTC治疗决策,减少不必要的手术.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 手术病理学手术病理学
背景情况:
- 对于cN0乳头甲状腺癌 (PTC) 的预防性中央淋巴结解剖的必要性仍在争论中.
- 对中枢淋巴结转移 (CLNM) 的准确风险分层对于指导PTC患者的治疗决策至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证PTC患者中CLNM的预测性名谱.
- 整合超声波和双能计算机断层扫描 (DECT) 数据,以改善风险评估.
- 为个性化患者管理建立风险分层体系.
主要方法:
- 525名患者的回顾性分析 (培训队列) 和两个独立队列的验证 (204个时间,107个地理).
- 开发一个包含超声波和DECT功能的名图.
- 使用曲线下面面积 (AUC),校准和决策曲线对名录表的性能进行评估.
主要成果:
- 对于CLNM的关键预测因素包括瘤直径,形状,化,囊入侵和度.
- 诺米图实现了高AUC (0.922训练,0.912时间,0.861地理).
- 当与超声波相结合时,DECT显著提高了预测准确性,使风险分层成为低风险,中等风险和高风险组.
结论:
- 开发的名录和风险分层系统有效地预测PTC患者的CLNM.
- 该工具支持个性化治疗策略,可能优化预防性淋巴结剖析决策.
- 将DECT与超声波集成为PTC中CLNM风险评估提供了一种有价值的方法.
