基于CT影像和临床特征的列线图模型预测NSCLC的EGFR突变状态

目的:探讨基于CT影像和临床特征的预测模型在评估非小细胞肺癌(NSCLC)病人的表皮生长因子受体(EGFR)突变中的价值。方法:收集经病理确诊的非小细胞肺癌病人258例(其中训练组182例,验证组76例)。采用单因素及多因素logistic回归分析,分析筛选出独立影响EGFR突变因素构建CT影像-临床预测模型。绘制列线图使模型可视化,最后利用受试者工作特性曲线、校准曲线及决策曲线评价模型的实用性。结果:最终筛选出性别、吸烟状况、毛刺征及胸膜凹陷征为NSCLC EGFR突变的独立预测因素并建立CT影像-临床预测模型。在训练组和验证组中,预测模型曲线下面积分别为0.799和0.797(P<0.01),预测效能较好。校准曲线显示训练组及验证组预测模型与观察结果具有良好的一致性。DCA显示模型预测EGFR突变取得较好的临床效益。结论:CT影像-临床特征预测模型对NSCLC病人EGFR突变预测价值良好,可作为临床术前预测的无创性工具。