基于机器学习构建肺腺癌骨转移自动化模型

目的采用机器学习算法对关键变量进行识别,并对肺腺癌(LUAD)患者骨转移风险进行预测。方法回顾性分析2019年1月至2022年6月淮南东方医院集团附属肿瘤医院收治的132例确诊非小细胞肺癌(NSCLC)患者的临床资料,包括是否发生骨转移、年龄、性别、病理类型、吸烟状况、T分期、N分期、骨转移前是否有其他部位的转移,以及癌胚抗原(CEA)、碱性磷酸酶(ALP)、鳞状细胞癌抗原(SCCA)、糖类抗原125(CA125)、细胞角蛋白19片段抗原21-1(CYFRA21-1)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、钙(CA)水平。采用LASSO回归分析方法来筛选与骨转移相关的关键特征,并将其用于构建6种机器学习模型,另收集63例NSCLC患者的临床数据用于模型的外部验证。不同模型的预测性能通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)来评估。校准曲线和DCA曲线用于验证所建模型的准确性和获益能力。使用SHAP包对logistic模型进行解释。结果LASSO回归分析最终筛选了4个重要变量,包括性别、N分期、CEA水平和糖类抗原CA125水平。在6种机器学习模型中,logistic模型在训练集(AUC=0.710)、测试集(AUC=0.705)和外部验证集(AUC=0.655)均具有最佳的预测效能和稳定性。SHAP图显示在logistic模型中4个变量的权重从高到低依次为CEA、性别、T分期和CA125。成功构建了LUAD骨转移的机器学习模型和网页计算器。结论logistic预测模型可以识别LUAD骨转移高风险患者,这有助于临床医生指导高危患者做出适当预防措施。

基于超声和临床指标的复合模型预测甲状腺乳头状癌术后颈部淋巴结转移风险

目的:探索术前超声图像特征结合临床指标对甲状腺乳头状癌(PTC)术后颈部淋巴结转移风险的预测价值。方法:回顾性收集2019年1月至2020年12月在温州医科大学附属第一医院接受二次手术并经病理证实的PTC颈部淋巴结转移患者43例,作为转移组。同时,收集我院2013年1月至2014年12月收治的89例自首次PTC手术起随访至少8年,未出现颈部淋巴结复发的患者作为未转移组。按照7:3的比例随机抽样将患者分为训练集(n=92)和验证集(n=40),在训练集中通过单因素和多因素Logistic回归分析,构建预测模型并绘制列线图使模型可视化,使用验证集对模型进行验证,通过ROC曲线和决策曲线分析(DCA)对模型效能和临床价值进行评估。结果:转移组与未转移组患者间手术方法、术中淋巴结转移、甲状腺结节部位、回声特性、甲状腺结节最大径线、超声提示淋巴结肿大、淋巴结长径/短径比值以及淋巴结血流特征差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示手术方式(全切vs.部分切除,OR=0.332,95%CI=0.134~0.828,P=0.018)、术中淋巴结转移(转移vs.未转移,OR=2.978,95%CI=1.112~7.953,P=0.030)、甲状腺结节部位(中部vs.下极,OR=6.624,95%CI=1.986~22.095,P=0.002)及甲状腺结节最大径线(OR=1.064,95%CI=1.002~1.130,P=0.042)为术后颈部淋巴结转移的独立影响因素。该模型在训练集中的AUC为0.872(95%CI=0.795~0.949),在验证集中的AUC为0.863(95%CI=0.749~0.976),DCA显示阈值概率在0.1~0.7时该模型预测术后PTC颈部淋巴结转移发生的风险净收益高。结论:本研究基于术前超声图像特征及临床病理指标构建的预测模型可有效预测PTC术后颈部淋巴结转移的风险,对于临床决策有一定的参考价值。

基于PET-CT和超声造影构建甲状腺癌术后复发转移的预测模型

目的基于正电子发射计算机断层显像(PET-CT)和超声造影参数构建甲状腺癌(TC)患者术后复发转移的预测模型,为甲状腺癌的治疗提供依据。方法回顾性选取保定市第一中心医院2018年1月—2021年3月收治的行手术治疗的116例TC患者,患者术前均进行PET-CT和超声造影检查,并收集患者临床相关资料。术后对患者进行为期3年的随访,根据随访期间是否发生复发转移将其分为发生组(32例)和未发生组(84例)。患者术后复发转移的影响因素分析采用多因素逐步Logistic回归模型;并基于PET-CT和超声造影参数构建列线图预测模型,分析患者术后复发转移的预测效能用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)。结果发生组患者最大标准摄取值(SUVmax)高于未发生组,达峰时间(TTP)、峰值强度(PI)低于未发生组(P<0.05)。发生组患者临床分期为Ⅲ/Ⅳ期、有淋巴结转移占比均高于未发生组,术后131碘治疗占比低于未发生组(P<0.05)。多因素逐步Logistic回归分析显示,SUVmax水平(OR=4.631,95%CI:2.077~10.323)、临床分期(OR=5.427,95%CI:2.653~11.098)是患者发生术后复发转移的独立危险因素,PI水平(OR=0.254,95%CI:0.136~0.471)、术后131碘治疗(OR=0.306,95%CI:0.110~0.849)是独立保护因素(P<0.05)。基于上述影响因素构建的列线图预测模型经Bootstrap法内部验证,C-index指数为0.836(95%CI:0.734~0.938),预测患者术后复发转移的校正曲线与理想曲线趋近(P>0.05)。ROC曲线显示,列线图模型预测患者术后复发转移的敏感度为87.50%、特异性为88.10%,AUC为0.881(95%CI:0.794~0.968)(P<0.05)。结论基于PET-CT参数SUVmax和超声造影参数PI构建的列线图预测模型可较好的预测TC患者术后复发转移发生风险。

X线联合超声Logistic模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值分析

目的分析与乳腺癌腋窝淋巴结转移相关的X线和超声征象,构建Logistic回归模型并评估其对术前预测腋窝淋巴结状态的临床价值。方法选取2015年1月至2022年1月高密市人民医院收治的312例原发性乳腺癌患者作为研究对象,根据是否发生腋窝淋巴结转移(ALNM)分为转移组(n=141)与未转移组(n=171)。所有患者均行X线及超声检查,比较未转移组与转移组乳腺浸润性导管癌的X线征象、超声征象,采用多因素Logistic回归分析ALNM的影响因素;绘制ROC曲线分析X线、超神征象及Logistic回归模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。结果两组X线原发灶长径、皮肤增厚、乳头回缩、淋巴结门和淋巴结密度比较差异有统计学意义(P<0.05),两组象限位置、钙化和边缘毛刺比较差异无统计学意义;两组超声原发灶长径、淋巴结皮髓质分界和淋巴结皮质比较差异有统计学意义(P<0.05),两组原发灶高回声晕、后场回声、血流分级和纵横比比较差异无统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示,X线征象的乳房皮肤增厚征象、超声淋巴结皮质增厚征象是乳腺浸润性导管癌患者发生ALNM的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,X线乳房皮肤增厚征象和超声征象的淋巴结皮质增厚预测淋巴结转移的AUC分别为0.652(95%CI:0.589~0.714)、0.725(95%CI:0.666~0.784),模型预测ALNM的AUC为0.795(95%CI:0.742~0.848),预测效能较好。结论乳腺癌患者的X线皮肤增厚征象和超声腋窝淋巴结皮质增厚征象与ALNM有关,X线联合超声的Logistic模型可较准确地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态。

利用转移矩阵模型研究江苏省长江岸线变化

开展长江生态环境监测,推动长江经济带发展是关系国家发展全局的重大战略,是加快推进生态文明建设的客观需要。以2015-2021年江苏省沿江2 km岸线范围内土地利用数据为研究对象,利用转移矩阵模型计算研究区域内各时间节点的转移矩阵表,分析生态、生活和生产空间用地的转入转出以及增减情况;再采用高斯-赛德尔迭代法绘制三生空间流转的桑基图,对江苏省长江岸线变化进行定量分析,为长江经济带(江苏段)的生态监测提供技术支持。

三阴性乳腺癌术后复发转移的风险预测可视化模型构建及效能验证

目的构建三阴性乳腺癌术后复发转移的风险预测可视化模型,并验证模型的预测效能。方法回顾性分析2017年1月至2019年12月在郑州大学第一附属医院接受手术治疗的390例三阴性乳腺癌患者的临床资料,按照7:3比例随机分为训练集(273例)和验证集(117例)。统计三阴性乳腺癌患者术后复发转移情况,采用COX回归分析三阴性乳腺癌术后复发转移的危险因素,应用R 3.5.3构建风险预测Nomogram模型,并以一致性指数、受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线验证模型的效能。结果390例三阴性乳腺癌术后随访42~78个月,复发转移率为23.85%。T_(3)期(OR=2.291,95%CI:1.344~3.904,P=0.002)、N_(1~3)期(OR=3.053,95%CI:1.380~6.753,P=0.006)、有脉管癌栓(OR=2.147,95%CI:1.165~3.957,P=0.015)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)较高(OR=1.189,95%CI:1.057~1.337,P=0.004)、细胞核增殖抗原(Ki-67)阳性表达(OR=1.716,95%CI:1.128~2.610,P=0.011)均是三阴性乳腺癌患者术后复发转移的独立危险因素。根据以上5项独立危险因素构建三阴性乳腺癌患者术后复发转移的风险预测Nomogram模型,训练集和验证集一致性指数分别为0.861(95%CI:0.819~0.903)、0.807(95%CI:0.746~0.870),曲线下面积分别为0.849(95%CI:0.804~0.892)、0.796(95%CI:0.732~0.858);校准曲线显示,该模型在训练集、验证集中预测三阴性乳腺癌术后复发转移的校准曲线均与理想曲线走向一致且贴合;决策曲线显示,该模型在0.00%~90.20%阈概率范围内具有较高的净获益。结论基于T分期、N分期、脉管癌栓、NLR、Ki-67表达构建三阴性乳腺癌患者术后复发转移的风险预测Nomogram模型,该模型经验证具有良好的一致性和预测能力。

三种方式注射乳腺癌细胞构建的乳腺癌骨转移动物模型对比观察

目的 对比观察经左心室、胫骨骨髓腔和尾动脉注射乳腺癌细胞构建的乳腺癌骨转移动物模型。方法取BALC/c裸小鼠24只,随机分为左心室注射组、胫骨注射组、尾动脉注射组各8只,使用人源性乳腺癌细胞MDAMB-231-luc分别进行左心室注射、胫骨骨髓腔注射、尾动脉注射构建乳腺癌骨转移模型;取BALC/c普通小鼠16只,随机分为胫骨注射组、尾动脉注射组各8只,使用鼠源性乳腺癌细胞4T1-luc分别进行胫骨骨髓腔注射、尾动脉注射构建乳腺癌骨转移模型。采用小动物活体成像技术观察模型建立和骨转移发生情况;取肿瘤组织,采用HE染色法观察病理形态学改变。结果 (1)MDA-MB-231-luc细胞左心室注射组小鼠死亡1只,其他造模方式小鼠全部存活。小动物活体成像及HE染色显示,左心室注射组造模成功率60%左右,裸鼠造模后第20天显示荧光信号散在分布于小鼠全身,少量肿瘤细胞浸入骨组织、骨质破坏较少;胫骨注射组可见双侧胫骨荧光信号,骨质破坏明显、肿瘤细胞呈团状生长;尾动脉注射组显示荧光信号在双侧肺部,未见明显骨转移病灶。(2)4T1-luc细胞注射后小鼠全部存活,造模后第10天活体成像显示两组荧光信号均较强,尾动脉注射组肿瘤细胞定植于双侧股骨以及尾背部,肿瘤细胞包绕骨组织生长,持续侵蚀骨质;胫骨注射组荧光信号显像在双侧胫骨,胫骨浸润大量乳腺癌细胞,并呈外向型生长,形态异常、细胞排列紧密,肿瘤灶可见少量片状骨组织。结论 采用MDA-MB-231-luc细胞、4T1-luc细胞左心室注射、胫骨骨髓腔注射和尾动脉注射造模均能够形成骨转移,但造模成功率、病理状态具有一定差异;胫骨骨髓腔注射法成功率最高,左心室注射法、尾动脉注射法能够早期模拟骨转移过程。

基于机器学习算法的胃癌淋巴结转移预测模型研究

目的基于4种机器学习(ML)算法构建胃癌淋巴结转移的预测模型并验证。方法回顾性收集531例胃癌根治术患者的临床资料,按3∶1比例将患者随机分为训练集399例和测试集132例。通过单因素分析筛选胃癌淋巴结转移的特征选择变量,分别建立逻辑回归、随机森林、K-邻近算法、支持向量机算法模型并进行变量重要性排序。将所有ML算法模型在测试集中进行验证,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,基于曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、准确度确定最优ML算法模型。基于最优ML算法模型的变量重要性排序构建列线图模型,通过ROC曲线、校准曲线、决策曲线评价列线图模型的区分能力、校准能力和临床适用性。结果4种ML算法模型比较结果显示,随机森林模型为最优算法模型,其在训练集中的准确度、灵敏度、特异度分别为72.7%、69.9%、75.0%,AUC为0.803,其在测试集中的准确度、灵敏度、特异度分别为64.4%、66.7%、62.5%,AUC为0.751。基于随机森林算法模型的变量构建列线图模型,ROC曲线显示列线图模型在训练集、测试集中的AUC分别为0.721、0.776,校准曲线和决策曲线显示列线图模型在训练集与测试集中均有较好的校准能力和临床适用性。结论随机森林模型是4种ML算法模型中的最优算法模型,基于随机森林模型构建的列线图模型能够较准确地预测胃癌淋巴结转移风险,从而更好地指导临床诊断和治疗决策。

基于近红外光谱模型转移的牛奶蛋白检测方法研究

目的研究基于近红外光谱模型转移的牛奶蛋白检测方法。方法分别采用实验室与在线检测近红外光谱仪采集生产过程中原料奶样品的近红外光谱,研究斜率截距法(slope/bias,S/B)、分段直接标准化(piecewise direct standardization,PDS)算法、Shenk’s方法在不同仪器测量光谱之间模型转移应用,优化模型参数,提高实验室仪器建立的校正模型应用于在线光谱仪器的预测精度。结果经过Shenk’s算法转移,主从机的光谱平均差异降低为0.0075,光谱校正率达到98.95%。利用模型转移方法与偏最小二乘模型结合,将实验室分析光谱仪建立的模型用于生产在线光谱仪测量光谱预测,显著提高了牛奶中蛋白质含量预测准确度,不同仪器之间模型预测相对均方根误差从5.52%下降到2.03%。结论本研究的方法实现了实验室分析与在线检测仪器测量光谱及定量分析模型转移共享,为近红外在线检测的智能化改进提供了基础。

基于失巢凋亡相关基因预测肺腺癌转移及预后模型的构建与验证

目的:失巢凋亡是一种特殊的程序性细胞死亡,在肿瘤转移中发挥重要的作用。肺腺癌常发生多器官扩散性转移,严重影响患者的预后。本研究旨在探索新的失巢凋亡相关标志物预测肺腺癌转移及预后。方法:从TCGA数据库和GEO数据库获取肺腺癌转移患者和未转移患者的基因表达谱和相应的临床数据,从GeneCard数据库下载293个失巢凋亡相关基因。通过无监督聚类分析,将肺腺癌转移患者分成两组肿瘤亚型,TIMER数据库和单样本基因集富集分析评估两组的免疫浸润和免疫细胞功能。接着,采用最小绝对收缩和选择算法和Cox回归模型构建失巢凋亡相关基因预后模型并进行外部数据集验证,ROC曲线和列线图进一步评估模型的预测能力。同时,评估了高风险组和低风险组的免疫治疗和药物治疗差异。最后,通过实时荧光定量PCR (qRTPCR)验证标记基因的表达以及多重免疫荧光组化验证标记基因的免疫细胞浸润。结果:两聚类分子亚型在临床病理特征、预后和免疫细胞浸润方面存在显著差异。Lasso及多因素Cox回归筛选得到了3个失巢凋亡相关预后基因(TLE1、EIF2AK3和BIRC3),构建3基因风险模型。根据风险评分中位值将患者分为高、低风险组,低风险组表现出更高的总生存期时间,免疫活性,肿瘤突变负担和PD1/PDL1表达,这与免疫检查点抑制剂的更好应答一致。列线图一步证明了模型的优越预测价值。qRTPCR显示,3个预后标志基因在肺腺癌细胞系和肺腺癌组织表达更高,多重免疫荧光组化验证其表达与免疫细胞浸润程度正相关。结论:综上所述,本研究建立了失巢凋亡相关基因为特征的预后风险模型,该模型在肺腺癌患者中有很好的预后预测价值,因而可作为评估肺腺癌患者预后的潜在诊断标志物和治疗靶点。

膀胱癌淋巴结转移风险临床预测模型的建立与验证

目的:通过建立术前膀胱癌淋巴结转移(LNM)列线图预测模型以支持临床决策,选择出最适合患者的淋巴结清扫术。方法:利用SEER数据库搜索并筛选出2010~2015年经病理诊断为膀胱癌的患者共7109例,并按7∶3比例随机分为训练组(n=4980)与验证组(n=2129),采用组间差异分析和多因素Logistic回归分析筛选出膀胱癌淋巴结转移的独立危险因素并制作列线图模型。运用受试者工作特征(ROC)曲线、一致性指数、校准曲线验证列线图模型的区分度和一致性,决策曲线分析评估列线图模型的预测效能,并使用Bootstrap重采样1000次对模型进行内部验证。结果:多因素Logistic分析显示,膀胱癌组织类型、病理分级、膀胱癌T、M分期、年龄及肿瘤大小是预测膀胱癌淋巴结转移的独立危险因素。基于以上6个指标构建列线图预测模型,其训练组和验证组一致性指数分别为0.869(95%CI:0.856~0.882)、0.865(95%CI:0.852~0.878)。校准曲线、临床决策曲线分别提示模型一致性和临床应用效能良好。结论:本研究构建的膀胱癌淋巴结转移列线图预测模型具有较好的预测精度,有助于临床医生为膀胱癌患者做出合适的临床决策。

基于SEER数据库构建微浸润乳腺癌腋窝淋巴结转移风险预测模型

目的分析微浸润乳腺癌(MIBC)患者腋窝淋巴结转移(ALNM)的影响因素,构建MIBC患者同侧ALNM风险预测模型。方法通过SEER数据库检索并筛选出2010-2015年病理确诊的4475例原发MIBC女性患者作为建模组,另筛选SEER数据库中2018-2020年病理确诊的2266例原发MIBC女性患者作为外部验证组,收集入组MIBC患者的临床病理资料,单因素分析筛选出影响MIBC患者ALNM的因素,将有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析,筛选出影响MIBC患者ALNM的独立影响因子并建立列线图,绘制受试者工作特征(ROC)曲线计算曲线下面积(AUC),绘制校准曲线,并行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验进行模型评价。结果纳入6741例MIBC患者中发生同侧ALNM患者为309例,比例约为4.58%。建模组单因素分析显示:年龄、种族、组织学分级、病理类型、分子亚型、边侧与MIBC患者ALNM相关(P<0.05)。多因素分析结果显示:≤40岁、黑种人、组织学分级Ⅱ级及Ⅲ级、原发于右侧的MIBC发生ALNM的风险更高(P<0.05),分子亚型是MIBC患者ALNM的独立影响因素,但HR+HER2+、HR-HER2+、HR-HER2-三种分子亚型MIBC与HR+HER2-亚型间ALNM风险差异均无统计学意义。利用上述变量建立预测列线图,得出建模组AUC为0.716,(95%CI:0.682~0.750),最佳截断值为0.045,其敏感度为0.733,特异性为0.608。将新建的列线图模型用于验证组,其AUC为0.722(95%CI:0.667~0.777)。建模组及验证组的校准曲线Hosmer-Lemeshow拟合优度检验均P>0.05。结论通过SEER数据库建立的MIBC患者ALNM风险预测模型,预测能力较好,有望为临床实践提供参考。

男性乳腺癌转移模式的研究及远处转移预测模型的构建和验证

目的探究男性乳腺癌(MBC)的远处转移模式,分析MBC发生远处转移的危险因素,进一步构建并验证MBC发生远处转移的预测模型。方法回顾性分析美国监测、流行病学和结果(SEER)数据库中2010—2020年MBC患者的临床病理学数据,按照7∶3随机分为训练集和测试集,选取2010—2020年就诊于哈尔滨医科大学附属肿瘤医院的MBC患者125例作为外部验证集。训练集采用单因素和多因素分析筛选出MBC远处转移的独立影响因素,进一步构建Logistic回归预测模型,通过绘制受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线以及临床决策曲线(DCA)对模型进行评价。开发基于Web的网页计算器使该模型在线使用。结果在SEER数据库中的3592例MBC患者,有354例患者在初始诊断时即发生了远处转移,占病例数的9.86%,其中骨是最常见的转移部位(3.81%)。多因素Logistic回归分析结果显示:婚姻状态、诊断到治疗的时间、病理学类型、T分期、N分期和分子分型是MBC发生远处转移的独立危险因素。基于这些独立影响因素构建Logistic回归预测模型并进行验证:训练集的曲线下面积(AUC)为0.838,测试集AUC值为0.836,外部验证集AUC值为0.717,模型具有很好的预测能力;校准曲线显示预测模型对MBC患者发生远处转移的预测结果与实际结果之间具有较高的一致性;DCA曲线显示该模型可以使患者有更高的临床获益。结论男性乳腺癌远处转移模式的预测模型对患者发生远处转移具有较好的预测性能,有助于临床医师对于高危患者的早期识别并为患者制定个体化的治疗方案。

肺癌脑转移瘤人源异种移植模型的构建及应用研究进展

肺癌脑转移瘤是中枢神经系统最为常见的继发性恶性肿瘤,目前共识的治疗方式是在安全范围内通过手术最大程度切除肿瘤组织,术后进行化学治疗以及局部或全身放射治疗,但其治疗效果仍不理想。人源异种移植瘤模型能够很好地保留患者原发肿瘤异质性、组织学特性和分子多样性,能够为研究新的治疗方法提供新思路及新的研究工具。本文就移植瘤模型的建立、模型在肺癌脑转移瘤治疗中的应用研究以及模型的应用前景和局限性进行综述。

甲状腺乳头状癌被膜侵犯患者中央区淋巴结转移风险因素列线图预测模型的建立及验证

目的探讨甲状腺乳头状癌(PTC)伴被膜侵犯时中央区淋巴结转移(centrallymphnodemetastasis,CLNM)的相关因素,并构建临床列线图预测模型,为临床诊治提供理论依据。方法回顾性分析2020年10月~2023年10月保定市第一中心医院普外科收治的PTC侵犯被膜患者的临床资料,包括性别、年龄、体重指数(BMI)、纵横比、肿瘤位置、多灶性、微钙化、合并桥本甲状腺炎(Hashimoto thyroiditis,HT)和肿瘤直径。根据是否出现CLNM分为正常组(107例)和转移组(108例),对数据进行单因素及多因素分析,构建可视化列线图预测模型,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估模型诊断效能。采用重复抽样1000次的Bootstrap检验对列线图模型进行内部验证。一致性指数(consistency index,C-index)和校准曲线来表示模型的预测性能和预测准确度。最后绘制临床决策曲线(DCA)判断模型的临床应用能力。结果共纳入215例PTC伴被膜侵犯患者,其中108例(50.23%)发生CLNM。单因素分析显示CLNM发生与患者肿瘤直径、纵横比>1、肿瘤位于下极、多灶性和合并HT有关(P<0.05)。多因素回归分析显示,肿瘤直径、纵横比>1、肿瘤位于下极和多灶性是CLNM的独立危险因素(OR=1.401、1.875、2.291、2.303,P<0.05),合并HT是CLNM的保护因素(OR=0.501,P<0.05)。基于以上危险因素构建PTC伴被膜侵犯患者发生CLNM的列线图预测模型,ROC曲线显示:曲线下面积AUC为0.859,95%CI:0.792~0.925,约登指数为0.734,敏感度为0.878,特异度为0.856,模型有较高的预测价值。内部验证C-index=0.83(95%CI:0.748~0.959)。校正曲线显示预测值靠近理想曲线,有较好一致性,在DCA曲线中该模型在临床效能表现良好。结论当PTC伴被膜侵犯时,肿瘤较大、纵横比>1、肿瘤位于下极、多灶性提示发生CLNM的风险较高,而合并HT是发生CLNM的保护因素。基于以上危险因素构建的列线图模型有较高的区分度和校准度,有助于临床医师术前评估和术中探查,以便尽早对高危患者进行预防和治疗。

基于状态转移队列模型的战时伤员伤情演变规律研究

目的探讨状态转移队列模型在战时伤员伤情演变研究中的应用,以预测不同阶段伤员状态及数量,评估不同救治方案的救治效果。方法以常见海战伤为例,采用专家访谈法获取伤员伤后不同时间节点、不同救治方案下转归概率数据,建立包括死亡、待后送和归队3种状态下的状态转移队列模型,预测不同救治方案下的伤员伤情演变及转归。结果在假定有100名伤员被击中并处于受伤待后送的初始状态下,比较分析舰艇编队救护所医疗队的7种救治方案,结果显示方案4(伤员在受伤后10 min内接受初级急救、1 h内接受高级急救、3 h内接受早期救治)死亡人数最少(21.4人),归队人数最多(53.8人),救治效果最为显著。结论状态转移队列模型在战时伤员伤情演变规律研究中具有潜在的应用价值,可为制定卫勤保障方案、调控保障行动提供有效的决策支持,但仍需进一步完善。

基于小鼠模型的前列腺癌骨转移机制研究进展

前列腺癌是男性泌尿生殖系统常见的恶性肿瘤,具有很高的骨转移倾向,约70%的患者死于骨转移。小鼠模型是研究前列腺癌骨转移的重要工具,对于前列腺癌骨转移病理生理学机制的阐释,治疗药物的筛选和评价均具有重要意义。基于此,本文综述了前列腺癌骨转移小鼠模型的研究进展,归纳构建动物模型方法以及评价策略,重点总结通过小鼠模型揭示的前列腺癌骨转移发生发展的机制,以期为前列腺癌的骨转移研究提供重要的实验工具。

桥本氏甲状腺炎合并甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移的危险因素及预测模型研究

目的探究桥本氏甲状腺炎(HT)合并甲状腺乳头状癌(PTC)中央区淋巴结转移(CLNM)的危险因素及预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2022年1月中国人民解放军联勤保障部队第九○四医院甲乳外科收治的480例HT合并PTC患者的临床资料,依据患者是否发生CLNM,分为转移组(n=143)和未转移组(n=337)。对比两组患者相关临床指标,采用单因素、多因素分析影响患者发生CLNM的独立危险因素,采用logistic回归建立预测模型,并评估预测价值。结果单因素分析结果显示,两组患者肿瘤直径、多灶性、腺外侵犯、肌肉侵犯、术前Tpoab抗体情况比较,差异有统计学意义(P<0.05);二元logistic回归分析结果显示,肿瘤直径5~10 mm、多灶性、腺外侵犯、肌肉侵犯、术前Tpoab抗体为阴性均为影响CLNM的独立危险因素(P<0.05);受试者工作特征(ROC)曲线分析显示,肿瘤直径、多灶性、腺外侵犯、肌肉侵犯、术前Tpoab抗体诊断CLNM的曲线下面积(AUC)依次为0.674(95%CI:0.621~0.726)、0.657(95%CI:0.603~0.712)、0.572(95%CI:0.514~0.630)、0.554(95%CI:0.496~0.612)和0.603(95%CI:0.547~0.658),灵敏度依次为70.60%、60.80%、24.50%、18.20%和55.20%,特异度依次为64.10%、70.60%、89.90%、92.60%和65.30%。结论肿瘤直径、多灶性、腺外侵犯、肌肉侵犯、术前Tpoab抗体与HT合并PTC患者发生CLNM显著相关,其中肿瘤直径、多灶性对于预测CLNM的灵敏度相对较高,对HT合并PTC患者发生CLNM具有一定的预测价值。

改进转移概率矩阵的三维交互式跟踪模型算法

由于现有的简单的转移概率矩阵会导致跟踪精度不高,复杂的转移概率矩阵会导致跟踪时间过长,难以满足三维空间中机动目标跟踪要求。针对转移概率矩阵的设计问题,从机理分析入手,提出了一种基于隶属度函数的模型转移概率矩阵设计方法,并对三维交互式多模型算法进行了改进完善。仿真结果表明,依据隶属度函数修正转移概率矩阵的方法有效提高了三维机动目标的跟踪精度。

CPTPP生效对我国医药出口贸易转移效应研究——基于双重差分模型的实证分析

本文将2018年正式生效的CPTPP作为自然实验,以我国医药产品出口为研究视角,采用双重差分法检验CPTPP的生效是否会对我国医药贸易转移造成影响,并深入考察其作用机制。研究发现,CPTPP的生效使我国对成员国医药相关产品出口额减少,造成了贸易转移,该结论在一系列稳健性检验中得到了印证。异质性分析发现,CPTPP的生效造成了我国与发展中国家医药贸易的显著降低,对发达国家没有影响;政策生效对邻近国家与非邻近国家的影响也有较大的差异。本研究不仅为自贸协定具有贸易转移效应提供了新证据,而且为我国进一步推动医药出海提供了借鉴和启示。