预测性风险评分模型,用于皮肤状甲状腺癌的侧侧淋巴结转移
Yehao Guo1,2, Yunye Liu1, Weidong Teng1,3
1Otolaryngology and Head and Neck Center, Cancer Center, Department of Head and Neck Surgery, Zhejiang Provincial People's Hospital (Affiliated People's Hospital), Hangzhou Medical College, Hangzhou, 310014, Zhejiang, China.
Scientific reports
|March 20, 2025
概括
这项研究确定了乳头甲状腺癌 (PTC) 中侧淋巴结转移的关键风险因素,并开发了一种预测评分模型. 该模型有助于分层PTC患者进行有针对性的治疗和随访,改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 手术瘤学手术瘤学
- 内分泌手术 内分泌手术
背景情况:
- 乳头甲状腺癌 (PTC) 的复发和转移显著影响患者的预后.
- 准确识别患有横向淋巴结转移 (LLNM) 高风险的患者对于有效的治疗计划至关重要.
- 现有的模型可能无法完全捕捉PTC中LLNM预测器的复杂性.
研究的目的:
- 评估在PTC患者中LLNM的候选风险因素.
- 开发和验证用于分层LLNM风险的预测评分模型.
- 确定复发的风险因素,以指导术后管理和后续战略.
主要方法:
- 对4107名经过淋巴结解剖的PTC患者 (2005-2014) 的回顾性分析.
- 多变量分析以确定LLNM的独立预测因素.
- 为LLNM预测开发一个12点风险评分模型.
- 考克斯的比例危险回归来评估复发风险因素.
主要成果:
- 在10.49%的患者中观察到LLNM.
- 对LLNM的独立预测因素包括年龄≤35岁,瘤大小>1.0厘米,叶片扩散和中枢淋巴结转移 (CLNM).
- 开发的风险评分模型显示出良好的预测性能 (AUROC = 0.794).
- 瘤大小大于1.0厘米,叶片扩散,多焦点性,CLNM和LLNM是不良结果的重要风险因素.
结论:
- 一个经过验证的风险评分模型可以有效地根据LLNM风险对PTC患者进行分层.
- 评分大于5的患者需要进行更密切的调查,并考虑预防性剖析.
- 识别瘤大小,叶片扩散,多焦点性和CLNM等高风险因素,指导积极的治疗和量身定制的后续行动,以改善PTC管理.
