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目的 分析小肝癌患者合并微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)的相关术前危险因素并构建预测模型.方法 回顾性分析2012年12月至2019年3月于福建医科大学附属第一医院157例行肝切除术的单个、肿瘤直径≤5 cm的肝细胞癌病例,其中合并MVI59例,无MVI98例.根据不同时间段将入组病例分为建模组(n=137)和验证组(n=20).通过其术前特异性影像特征和临床资料,探讨小肝癌合并MVI的独立危险因素并构建预测模型.结果 多因素Logistic回归分析显示:AFP、影像学测量肿瘤最大径、肿瘤边缘情况是小肝癌合并MVI的独立危险因素.根据上述因素构建术前预测模型:P=1/1+e^(2.751-1.090X1-1.778X2-1.147X3)](X1-X3分别代表AFP、肿瘤最大径及肿瘤边缘情况的赋值).模型的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下方面积的(area under curve,AUC)为0.786.结论 基于AFP、影像学测量肿瘤最大径及肿瘤边缘情况等3项术前临床资料的小肝癌合并MVI术前预测模型,具有一定的临床实用价值.

作者:高航;翁山耕;张翔;石铮

来源:中华普通外科杂志 2019 年 34卷 11期

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作者:
高航;翁山耕;张翔;石铮
来源:
中华普通外科杂志 2019 年 34卷 11期
标签:
癌,肝细胞 微血管 预测模型 Carcinoma,hepatocellular Microvessels Prediction model
目的 分析小肝癌患者合并微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)的相关术前危险因素并构建预测模型.方法 回顾性分析2012年12月至2019年3月于福建医科大学附属第一医院157例行肝切除术的单个、肿瘤直径≤5 cm的肝细胞癌病例,其中合并MVI59例,无MVI98例.根据不同时间段将入组病例分为建模组(n=137)和验证组(n=20).通过其术前特异性影像特征和临床资料,探讨小肝癌合并MVI的独立危险因素并构建预测模型.结果 多因素Logistic回归分析显示:AFP、影像学测量肿瘤最大径、肿瘤边缘情况是小肝癌合并MVI的独立危险因素.根据上述因素构建术前预测模型:P=1/1+e^(2.751-1.090X1-1.778X2-1.147X3)](X1-X3分别代表AFP、肿瘤最大径及肿瘤边缘情况的赋值).模型的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下方面积的(area under curve,AUC)为0.786.结论 基于AFP、影像学测量肿瘤最大径及肿瘤边缘情况等3项术前临床资料的小肝癌合并MVI术前预测模型,具有一定的临床实用价值.