基于肝弹性图的风险评分用于预测肝细胞癌风险
Chan Tian1,2, Chunyan Ye3, Haiyan Guo1,2
1Health Management Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing 210029, China.
Journal of the National Cancer Institute
|November 22, 2024
概括
使用肝硬度测量 (LSM) 的新风险评分准确预测慢性肝炎患者的肝细胞癌 (HCC). 这种可访问的工具有助于HCC监测策略,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
- 在瘤学瘤学.
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 通过振动控制的短暂弹性成像测量肝硬度 (LSM) 是评估肝纤维化的关键方法.
- 肝细胞癌 (HCC) 是慢性肝炎患者的一个重大问题.
- 准确预测HCC的发展对于有效的患者管理和监测至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个通用风险评分,用于预测HCC发展.
- 在慢性肝炎患者中确定常规可用的HCC预测因子.
- 为HCC风险评估创建一个可访问的在线工具.
主要方法:
- 在乙型肝炎病毒 (HBV) 培训队伍 (n=2251) 中开发了一种风险预测模型 (HCC-LSM).
- 该模型在独立的HBV队列 (n=1191) 和非病毒性慢性肝病 (CLD) 队列 (n=1189) 中得到验证.
- 使用ChatGPT4.0.0开发了一种在线风险评估工具,即基于肝弹性图的肝细胞癌风险评分 (LEBER),该工具是使用ChatGPT4.0.0开发的.
主要成果:
- 确定了8种预测因素,其中LSM显示出与HCC发病率的显著剂量-反应关系.
- 该HCC-LSM模型在HBV队列中表现出卓越的预测性能 (C指数=0.866和0.852) 和在CLD队列中表现良好 (C指数=0.769).
- 该模型的性能优于之前的六种模型,并为实际应用创建了一个在线工具 (LEBER).
结论:
- 基于LSM开发的HCC-LSM风险评分准确地预测慢性肝炎患者的HCC发展.
- 这种可访问和可靠的风险评估工具可以增强HCC监测策略.
- 在线工具LEBER有助于实际应用HCC-LSM风险评估得分.
