单个中心的外部验证和重建多个预测模型,跳过侧淋巴结转移在乳头甲状腺癌的乳头甲状腺癌
Qi Li1, Can Huang1, Hongrui Zou1
1Department of Thyroid Surgery, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, China.
Frontiers in endocrinology
|September 25, 2024
概括
在乳头甲状腺癌 (PTC) 中,可以忽略横向淋巴结转移 (SLLNM). 一个新的,改进的预测模型,包括超声波评估,囊距离和淋巴结剖析数,证明了SLLNM检测的卓越准确性.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 手术病理学手术病理学
背景情况:
- 跳过侧淋巴结转移 (SLLNM) 在乳头甲状腺癌 (PTC) 中提出了诊断挑战.
- 现有的SLLNM预测模型往往需要外部验证和改进以获得更广泛的临床适用性.
研究的目的:
- 在PTC队列中外部验证现有的SLLNM预测名录 (胡2020,王2020,2023).
- 通过结合新的临床和成像变量来开发一个改进的SLLNM预测模型.
主要方法:
- 在576名PTC患者中,使用ROC,校准曲线和DCA对三种名录的外部验证.
- 开发一种新模型,包括对LN状态 (US-SLLNM),囊距离和中枢淋巴结解剖 (CLND) 数量的超声波评估.
- 后勤回归和1000个Bootstrap内部验证用于模型重建和评估.
主要成果:
- 现有的名图表显示了具有校准问题的可变性能 (AUC 0.695-0.792).
- 新型模型,结合US-SLLNM,囊距离和CLND数,实现了更高的AUC0.870.
- 新模型证明了差异化,校准和显著的净临床益处的改进.
结论:
- 现有的SLLNM名ograms在PTC的精度和校准方面存在局限性.
- 一个新建的动态名录,结合了特定的临床和成像因素,显著提高了SLLNM预测的准确性.
- 改进的模型为在PTC中识别侧淋巴结转移提供了更好的临床适用性.
