目的:探讨高危甲状腺微小乳头状癌(papillary thyroid microcarcinoma,PTMC)的风险预测因子,构建可靠的列线图诊断模型并验证。方法:回顾性分析2004至2015年SEER数据库中手术治疗的PTMC患者(训练集)以及2020至2022年四川省人民医院甲状...目的:探讨高危甲状腺微小乳头状癌(papillary thyroid microcarcinoma,PTMC)的风险预测因子,构建可靠的列线图诊断模型并验证。方法:回顾性分析2004至2015年SEER数据库中手术治疗的PTMC患者(训练集)以及2020至2022年四川省人民医院甲状腺诊疗中心诊治的甲状腺微小结节患者(外部验证集)的临床病理及超声影像资料。验证集中,利用logistic回归分析高危PTMC的风险预测因子,构建列线图诊断模型并采用内部验证集和外部验证集分别进行验证。再根据术前超声影像学特征进行间接评估,探讨术前超声影像学特征预测高危PTMC的可行性与可靠性。结果:训练集纳入患者1552例,外部验证集纳入患者516例。训练集中筛选出高危PTMC的独立危险因素为性别(男性)、年龄(≤55岁)、结节数目(多灶)、包膜侵犯,颈部淋巴结异常(P<0.05),构建出的列线图C指数为0.946。在训练集及外部验证集中,该列线图模型的预测结果与实际情况均具有较好的一致性。基于超声影像特征诊断高危PTMC的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.931(95%CI=0.910~0.953),与基于病理特征诊断的AUC值具有较高的一致性(κ=0.611,P<0.05)。结论:本研究构建的高危PTMC诊断模型具有较好的预测效应,利用术前超声影像学特征预测高危PTMC具有一定的临床可行性及临床应用价值。展开更多
文摘目的:探讨高危甲状腺微小乳头状癌(papillary thyroid microcarcinoma,PTMC)的风险预测因子,构建可靠的列线图诊断模型并验证。方法:回顾性分析2004至2015年SEER数据库中手术治疗的PTMC患者(训练集)以及2020至2022年四川省人民医院甲状腺诊疗中心诊治的甲状腺微小结节患者(外部验证集)的临床病理及超声影像资料。验证集中,利用logistic回归分析高危PTMC的风险预测因子,构建列线图诊断模型并采用内部验证集和外部验证集分别进行验证。再根据术前超声影像学特征进行间接评估,探讨术前超声影像学特征预测高危PTMC的可行性与可靠性。结果:训练集纳入患者1552例,外部验证集纳入患者516例。训练集中筛选出高危PTMC的独立危险因素为性别(男性)、年龄(≤55岁)、结节数目(多灶)、包膜侵犯,颈部淋巴结异常(P<0.05),构建出的列线图C指数为0.946。在训练集及外部验证集中,该列线图模型的预测结果与实际情况均具有较好的一致性。基于超声影像特征诊断高危PTMC的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.931(95%CI=0.910~0.953),与基于病理特征诊断的AUC值具有较高的一致性(κ=0.611,P<0.05)。结论:本研究构建的高危PTMC诊断模型具有较好的预测效应,利用术前超声影像学特征预测高危PTMC具有一定的临床可行性及临床应用价值。
