诺莫格拉姆与诺莫格拉姆相比 在cT1-2N0口腔状细胞癌中预测隐性淋巴结转移的入侵深度
Na Sun1, Long Huang1, Hong-Gang Xiong1
1Department of Stomatology, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, Hunan, China; Research Center of Oral and Maxillofacial Tumor, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, Hunan, China; National Clinical Research Center for Geriatric Disorders, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, Hunan, China.
Oral oncology
|January 28, 2025
概括
一种新型的诺米图准确地预测了早期口腔状细胞癌中的淋巴结转移,在指导治疗决策方面表现优于入侵深度.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 头部和部手术 头部和部手术
- 癌症生物标志物 癌症生物标志物
背景情况:
- 口腔状细胞癌 (BSCC) 是一种常见的口腔癌.
- 淋巴结转移 (LNM) 的准确分期对于BSCC的治疗计划至关重要.
- 目前用于预测LNM的方法,例如入侵深度 (DOI),有局限性.
研究的目的:
- 在患有早期BSCC (cT1-2N0) 的患者中开发和验证隐性淋巴结转移 (LNM) 的nomogram预测模型.
- 为了比较开发的nomogram与入侵深度 (DOI) 的预测性能.
主要方法:
- 对250名患有cT1-2N0BSCC的患者进行了临床数据的回顾性分析,这些患者接受了初级瘤切除和部剖析.
- 基于通过拉索回归识别的风险因素,开发了四种预测模型 (逻辑回归,随机森林,支持矢量机,XGBoost).
- 根据接收器运行特征曲线 (AUC) 下的面积和校准,选择最佳模型,然后进行名ogram构造.
主要成果:
- 后勤回归模型显示出最佳性能 (训练中的AUC为0.726,测试中的AUC为0.782),并用于创建名图.
- 在预测隐性LNM方面,名图显著超过DOI截止值 (3mm和4mm),显示出更高的AUC (0.741对比0.543/0.595).
- 与DOI < 4mm相比,名图识别出了较少的虚假阴性,这可能会减少处理不足.
结论:
- 与DOI相比,开发的nomogram是预测早期BSCC中隐性LNM的卓越工具.
- 该名图为有关选择性部剖析 (END) 的决策提供了宝贵的指导.
