通过使用临床预测模型,确定手术后儿科喉瘤复发风险的预测因素
1Department of Endocrinology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, No.119, South Fourth Ring Road West, Fengtai District, Beijing, China.
Discover oncology
|November 25, 2025
概括
这项研究引入了一种新型的诺姆图,用于预测儿科喉瘤 (CP) 患者的复发. 该工具识别了瘤大小和视觉障碍等关键风险因素,有助于个性化患者管理.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 儿科神经外科 儿科神经外科
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 喉瘤 (CP) 是世卫组织的I级瘤,在儿科患者中生存率高,但生活质量存在重大问题.
- 术后儿科瘤 (CO-CP) 患者面临瘤复发的风险,需要准确的预测工具.
- 目前对CO-CP复发的风险分层需要加强,以改善患者的治疗结果.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于预测术后儿科脑膜瘤患者复发风险的新型脑谱.
- 识别和量化与CO-CP复发相关的重大风险因素.
- 为临床医生提供一个图形工具,以评估个体患者的复发概率.
主要方法:
- 在2012年1月至2019年7月期间治疗的192名CO-CP患者的回顾性分析.
- 患者被分为训练 (n=115) 和内部测试 (n=77) 队列,使用随机抽样.
- 拉索回归确定了风险因素;通过ROC曲线和DCA评估了名图的准确性.
主要成果:
- 瘤直径 (OR=9.22),视力障碍 (OR=4.13),手术前神经内分泌功能障碍 (OR=2.45) 和切除程度 (OR=0.27对于总切除) 是显著的风险因素.
- 编号图实现了ROC曲线下的0.777 (培训) 和0.766 (内部测试) 的面积.
- 临床DCA证明了nomogram在一系列概率值的实用性.
结论:
- 开发的诺米图准确地预测了手术后儿科瘤患者的复发风险.
- 纳入LASSO选择的内分泌学变量,名图为风险识别提供了一个实用的工具.
- 该工具建立在现有的分类上,并有助于积极的患者管理,以改善生活质量.
