目的 基于高频超声图像特征构建列线图模型,探讨其预测甲状腺乳头状癌(PTC)患者发生颈部淋巴结转移(CLNM)的临床价值.方法 选取我院初次行甲状腺手术治疗及颈部淋巴结清扫术的PTC患者532例(638个结节),按7:3比例随机分为训练集和验证集,其中训练集372例(446个结节),根据术后病理结果分为发生CLNM患者130例(CLNM组,166个结节)和未发生CLNM患者242例(非CLNM组,280个结节);验证集160例(192个结节),其中CLNM组58例(70个结节),非CLNM组102例(122个结节).比较训练集两组患者性别、年龄,以及结节最大径、内部回声、微钙化、多发灶、后方回声衰减、内部成分、纵横比、结节边缘、被膜侵犯、彩色血流信号.选取训练集中CLNM组与非CLNM组差异有统计学意义的指标进行Logistic回归分析,筛选预测PTC患者发生CLNM的独立影响因素.基于筛选出的独立影响因素构建列线图模型,并对模型进行评价.结果 训练集中,两组患者性别、年龄,以及结节最大径、多发灶、边缘、微钙化、纵横比、被膜侵犯方面比较差异均有统计学意义(均P<0.05).Logistic回归分析显示,结节边缘不规则、纵横比>1、微钙化、最大径>10 mm、多发灶、被膜侵犯均是PTC患者发生CLNM的独立影响因素(OR=2.598、4.926、5.307、5.850、10.293、15.226,均P<0.05).列线图模型在训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.875(95％可信区间:0.755～0.893)、0.855(95％可信区间:0.761～0.886);且列线图模型校准度良好,其预测CLNM风险概率与实际恶性风险无明显偏离;决策曲线显示,风险阈值概率在1％～90％时,有较高的净获益值,提示该模型临床实用性较好.结论 基于高频超声图像特征的列线图模型在预测PTC患者发生CLNM方面有较高的诊断效能,且区分度和校准度均较好.

超声检查;甲状腺乳头状癌;颈部淋巴结转移;被膜侵犯;列线图模型

谢卫珍;尹化如

210019 南京市,南京医科大学附属明基医院超声科

临床超声医学杂志

[1]谢卫珍;尹化如-.基于高频超声图像特征的列线图模型预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的临床价值)[J].临床超声医学杂志,2022(11):859-863

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