风险因素分析和宫淋巴结转移的风险预测在甲状腺 papillary 癌症
Dandan Tian1, Xiaoqin Li1, Zhongzhi Jia2
1Department of Ultrasound, The Affiliated Changzhou No. 2 People's Hospital of Nanjing Medical University, Changzhou, Jiangsu, 213164, People's Republic of China.
Cancer management and research
|November 18, 2024
概括
这项研究确定了甲状腺 papillary carcinoma (PTC) 宫淋巴结转移的关键风险因素. 纳米图模型整合了超声波,BRAF基因状态和Tg水平,可以有效预测PTC患者的转移风险.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 遗传学 是一个遗传学.
背景情况:
- 甲状腺 papillary carcinoma (PTC) 是一种常见的内分泌恶性瘤.
- 宫淋巴结转移 (LNM) 是PTC的关键预后因素.
- 准确预测LNM对于最佳的患者管理至关重要.
研究的目的:
- 在PTC中识别中央LNM (CLNM) 和侧面LNM (LLNM) 的独立风险因素.
- 在PTC中开发和验证CLNM和LLNM的Nomogram预测模型.
- 为了提高PTC患者的手术前风险分层.
主要方法:
- 对1105名PTC患者的临床数据进行了回顾性分析.
- 开发使用超声波特征,C-TIRADS得分,血清Tg和BRAF基因突变状态的Nomogram模型.
- 在单独的测试数据集上使用AUC和DCA的模型的验证.
主要成果:
- 确定的男性性别,年龄<55岁,瘤直径≥1厘米,囊入侵,阳性Tg,BRAF突变和C-TIRADS得分作为CLNM的危险因素.
- 确定瘤直径≥1厘米,囊入侵,上极位置和CLNM存在作为LLNM的风险因素.
- 实现了高预测准确度,CLNM的AUC为91.5%,LLNM为96.1%.
结论:
- 超声波指标,C-TIRADS评分,BRAF基因状态,Tg水平和临床因素对于预测PTC LNM.有价值.
- 诺莫格拉姆模型有效地预测了在PTC中宫LNM的风险.
- 这些模型可以帮助制定个性化的PTC治疗策略.
