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目的 构建HBV相关肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的术前预测模型,并验证其预测效能.方法 回顾分析2017年1月至2021年1月海南省肿瘤医院收治的812例HBV相关HCC患者资料,根据手术顺序分为模型组589例和验证组223例,单因素和多因素Logistic回归分析模型组发生MVI的独立影响因素,建立术前预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估预测模型预测HBV相关HCC患者发生MVI的效能,并在验证组中进行独立验证.结果 多因素Logistic回归分析显示年龄、中性粒细胞/淋巴细胞比值、甲胎蛋白异质体L3百分比、异常凝血酶原、肿瘤最大直径是HV相关HCC患者发生MVI的独立影响因素(OR分别为0.944、1.215、1.059、2.815、1.201),根据Logistic回归分析结果构建预测模型,ROC曲线分析结果显示,在模型组预测模型预测MVI的曲线下面积(AUC)为0.801,截断值为0.15时,灵敏度为75.2%,特异度为82.4%.在验证组预测模型预测MVI的AUC为0.824,灵敏度75.8%,特异度82.6%,预测低危MVI的AUC为0.788,灵敏度73.8%,特异度80.4%,预测高危MVI的AUC为0.858,灵敏度77.6%,特异度83.7%.结论 基于Logistic回归分析构建的术前预测模型对预测HBV相关HCC患者是否发生MVI,特别是高危MVI具有较高的临床价值,可为HBV相关HCC患者的术前治疗方案,手术规划提供参

作者:许羚雁

来源:肝胆外科杂志 2021 年 29卷 3期

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作者:
许羚雁
来源:
肝胆外科杂志 2021 年 29卷 3期
标签:
肝细胞癌 微血管侵犯 预测模型 HBV
目的 构建HBV相关肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的术前预测模型,并验证其预测效能.方法 回顾分析2017年1月至2021年1月海南省肿瘤医院收治的812例HBV相关HCC患者资料,根据手术顺序分为模型组589例和验证组223例,单因素和多因素Logistic回归分析模型组发生MVI的独立影响因素,建立术前预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估预测模型预测HBV相关HCC患者发生MVI的效能,并在验证组中进行独立验证.结果 多因素Logistic回归分析显示年龄、中性粒细胞/淋巴细胞比值、甲胎蛋白异质体L3百分比、异常凝血酶原、肿瘤最大直径是HV相关HCC患者发生MVI的独立影响因素(OR分别为0.944、1.215、1.059、2.815、1.201),根据Logistic回归分析结果构建预测模型,ROC曲线分析结果显示,在模型组预测模型预测MVI的曲线下面积(AUC)为0.801,截断值为0.15时,灵敏度为75.2%,特异度为82.4%.在验证组预测模型预测MVI的AUC为0.824,灵敏度75.8%,特异度82.6%,预测低危MVI的AUC为0.788,灵敏度73.8%,特异度80.4%,预测高危MVI的AUC为0.858,灵敏度77.6%,特异度83.7%.结论 基于Logistic回归分析构建的术前预测模型对预测HBV相关HCC患者是否发生MVI,特别是高危MVI具有较高的临床价值,可为HBV相关HCC患者的术前治疗方案,手术规划提供参