分析风险因素并构建表面食道癌的预测模型,其膜下透超过200微米

科学领域:

• 胃肠病学 胃肠病学
• 在瘤学瘤学.
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 粘膜下透深度对于治疗表面食道癌和癌前病变至关重要.
• 内镜手术适用于200微米以下的下膜侵袭病变.
• 准确预测更深层次的粘膜下侵袭对于适当的治疗计划至关重要.

研究的目的:

• 在早期食道癌和癌前病变中,识别与超过200微米的下膜透相关的危险因素.
• 开发和验证一个预测模型,用于粘膜下侵袭深度.
• 改善内镜干预的临床决策.

主要方法:

• 使用最少绝对收缩和选择操作员 (LASSO) 和多变量后勤回归来确定风险因素.
• 机器学习分类模型对预测性能进行了评估.
• 为了模型的可解释性和可视化,使用了沙普利增量解释 (SHAP).

主要成果:

• 粘膜下侵袭 (>200微米) 的关键预测因素包括内镜超声波/放大内镜检查结果,食道壁加厚,菜食物摄入量,血小板-淋巴细胞比率,瘤大小和手术前的病理类型.
• 一种后勤回归模型显示出高预测效率,AUC为0.922 (训练),0.899 (验证) 和0.850 (测试).
• 该模型有效地识别了超出200微米值的粘膜下侵袭患者.

结论:

• 一个由SHAP可视化增强的后勤回归模型,准确地识别了200微米的亚粘膜入侵的早期食道癌.
• 这种预测工具可以帮助临床医生确定内镜手术对替代治疗的需要.
• 这些发现有助于针对表面食道瘤的个性化治疗策略.