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Updated: Jun 20, 2026

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Predictive Immune Modeling of Solid Tumors
Published on: February 25, 2020
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基于炎症和临床病理因素的远程转移性DTC预后的Nomogram模型
Chenghui Lu1, Guoqiang Wang1, Zengmei Si1
1Department of Nuclear Medicine, The Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao 266003, PR China.
Journal of the Endocrine Society
|April 4, 2025
概括
炎症标志物和临床因素预测了差异化甲状腺癌与远程转移的疾病进展. 一个新的名图为估计患者预后和指导治疗决策提供了一个强大的工具.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物标志物 生物标志物
- 甲状腺癌研究研究
背景情况:
- 远程转移差异化甲状腺癌 (DM-DTC) 带来了重大的预后挑战.
- 炎症标志物正在成为预测DM-DTC结果的潜在指标.
- 准确预测疾病进展 (PD) 对于优化患者管理至关重要.
研究的目的:
- 评估炎症标志物和临床病理特征在DM-DTC患者中对PD的预测能力.
- 开发和验证用于估计疾病进展风险的预后性名谱.
主要方法:
- 对230名DM-DTC患者的回顾性分析 (2016年5月 - 2022年1月).
- 数据分为培训 (70%) 和验证 (30%) 集.
- 考克斯比例危险模型用于确定无进展生存 (PFS) 的独立预后因素.
主要成果:
- 年龄,组织学类型,远程转移部位,T期和LMR被确定为PD的独立风险因素.
- 整合这些因素的诺莫图表显示出良好的预测性能 (C指数:0.775培训,0.731验证).
- 诺米图表显示出临床效用,当风险值超过0.2.2时,提供净益处.
结论:
- 炎症标志物,特别是LMR,与关键的临床特征相结合,有效地预测DM-DTC中的PD.
- 开发出来的诺莫格拉姆是临床预后的有价值和验证的工具.
- 该模型有可能用于为DM-DTC患者量身定制治疗策略.
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