整合性预测性诺姆图谱用于切除同步结直肠肝转移的治疗决策
Yujuan Jiang1,2, Dedi Jiang1, Jinghua Chen3
1Department of Colorectal Surgery, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, China.
Journal of Cancer
|February 24, 2025
概括
这项研究开发了基于网络的个性化工具,用于预测可切除同步结直肠肝转移 (CRLM) 患者的结果,帮助在前置手术和新辅助疗法之间做出治疗决策.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 手术瘤学手术瘤学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 对于可切除的同步结直肠肝转移 (CRLM) 没有标准的治疗方法.
- 治疗决策涉及前期手术与新辅助疗法.
- 整合不同的临床数据可以改善管理策略.
研究的目的:
- 开发和验证可切除同步CRLM的预测模型.
- 帮助临床医生在前置手术和新辅助疗法之间做出选择.
- 为临床决策支持创建可访问的基于Web的工具.
主要方法:
- 对386名可切除同步CRLM患者进行回顾性队列研究 (2008-2018).
- 使用单变量和多变量考克斯分析开发预测名ograms.
- 通过校准曲线,C指数,DCA和ROC曲线进行验证;Web服务器开发.
主要成果:
- 诺摩图片包含了九个预测因素:瘤数量,cN阶段,KRAS/BRAF突变,年龄,瘤位置,中性粒细胞/血小板数量,D-Dimer.
- 模型表现出良好的校准和预测准确性 (C指数>0.7,ROC AUC>0.7对于1,3,5年的结果).
- 为实际使用而开发的基于Web的应用程序.
结论:
- 个性化的基于网络的预测模型显示了可切除同步CRLM的中度准确性.
- 这些工具支持临床决策前期手术与新辅助疗法.
- 这些模型增强了针对CRLM患者的个性化治疗策略.
