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目的:探讨淋巴结阴性(cN0)期甲状腺乳头状癌(PTC)患者颈部中央区淋巴结转移(CLNM)的影响因素.方法:回顾性分析安徽理工大学第一附属医院普外科2017年1月至2020年1月收治的90例cNO期PTC患者的临床资料.采用随机森林回归对变量进行重要性排序并降维,将袋外误差率最小的变量集纳入Logistic回归模型,分析cNO期PTC患者CLNM的影响因素.结果:90例cNO期PTC患者中,CLNM(+)37例(41.11%).逐步随机森林回归分析显示,当变量数为5时,袋外误差率最小为0.201,重要性排序在前5位的因素分别为肿瘤位置、肿瘤直径、性别、被膜受侵和年龄.多因素Logistic回归分析显示,年龄<45岁(OR=1.037,95%CI:1.020~1.054)、男性(OR=2.265,95%CI:1.394~3.680)、肿瘤直径≥1 cm(OR=2.596,95%CI:1.658~4.065)、肿瘤位置中下极(OR=2.781,95%CI:1.873~4.129)、被膜受侵(CR=1.965,95%CI:1.065~3.626)是cN0期PTC患者CLNM的独立危险因素.结论:肿瘤位置、肿瘤直径、性别、被膜受侵和年龄为影响cN0期PTC患者CLNM的前5位因素,应引起临床重视.

作者:杨怀成;王丛玉;廖和强;王琦

来源:广西医科大学学报 2021 年 38卷 2期

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作者:
杨怀成;王丛玉;廖和强;王琦
来源:
广西医科大学学报 2021 年 38卷 2期
标签:
甲状腺乳头状癌 淋巴结阴性 中央区淋巴结转移 机器学习 随机森林回归
目的:探讨淋巴结阴性(cN0)期甲状腺乳头状癌(PTC)患者颈部中央区淋巴结转移(CLNM)的影响因素.方法:回顾性分析安徽理工大学第一附属医院普外科2017年1月至2020年1月收治的90例cNO期PTC患者的临床资料.采用随机森林回归对变量进行重要性排序并降维,将袋外误差率最小的变量集纳入Logistic回归模型,分析cNO期PTC患者CLNM的影响因素.结果:90例cNO期PTC患者中,CLNM(+)37例(41.11%).逐步随机森林回归分析显示,当变量数为5时,袋外误差率最小为0.201,重要性排序在前5位的因素分别为肿瘤位置、肿瘤直径、性别、被膜受侵和年龄.多因素Logistic回归分析显示,年龄<45岁(OR=1.037,95%CI:1.020~1.054)、男性(OR=2.265,95%CI:1.394~3.680)、肿瘤直径≥1 cm(OR=2.596,95%CI:1.658~4.065)、肿瘤位置中下极(OR=2.781,95%CI:1.873~4.129)、被膜受侵(CR=1.965,95%CI:1.065~3.626)是cN0期PTC患者CLNM的独立危险因素.结论:肿瘤位置、肿瘤直径、性别、被膜受侵和年龄为影响cN0期PTC患者CLNM的前5位因素,应引起临床重视.