多模式超声波和临床病理模型用于预测cN0乳头甲状腺癌中大体积淋巴结转移的情况
Jiwen Qian1, Zheng Zhang1, Yanwei Chen1
1Department of Medical Ultrasound, Affiliated Hospital of Jiangsu University, Zhenjiang, China.
Frontiers in endocrinology
|September 8, 2025
概括
一个新的预测模型准确地识别了乳头甲状腺癌 (PTC) 患者的高体积淋巴结转移 (HVLNM). 这种工具有助于临床医生个性化治疗,减少重复手术.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 遗传学 是一个遗传学.
背景情况:
- 在临床上为淋巴结阴性 (cN0) 乳头甲状腺癌 (PTC) 的高体积淋巴结转移 (HVLNM) 的术前诊断是一个重大的临床挑战.
- 准确预测HVLNM对于有效的治疗计划和减少不必要的干预至关重要.
研究的目的:
- 在cN0 PTC中构建和验证HVLNM的综合预测模型.
- 将常规超声波,对比增强超声波 (CEUS),BRAFV600E突变状态和临床病理学数据集成到预测工具中.
主要方法:
- 一项回顾性研究包括126名cN0 PTC患者进行培训和47名外部验证.
- 单变量和多变量分析确定了独立的预测因素.
- 一个二进制后勤回归模型和名图被开发并使用交叉验证,校准曲线和决策曲线分析 (DCA) 进行验证和验证.
主要成果:
- 年龄,Dmax,ACR分数≥11,异质增强被确定为HVLNM的独立预测因素.
- 在训练组中,名图实现了0.860的曲线下面面积 (AUC),在外部验证组中达到0.885.
- 该模型通过DCA证明了强大的校准和临床实用性.
结论:
- 开发的nomogram是一个简单,具有成本效益的工具,用于预测cN0 PTC中的HVLNM.
- 这种可视化工具有助于临床医生制定个性化的治疗策略,并可能降低重新手术率.
