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目的 探究术前新辅助免疫化疗(nICT)联合手术治疗局部晚期食管鳞状细胞癌(ESCC)病理学完全缓解(pCR)的影响因素,构建预测nICT后pCR的列线图模型.方法 回顾性收集2020年2月至2022年4月郑州大学第一附属医院收治的经nICT后接受根治性手术的局部晚期ESCC患者的临床资料.分析pCR的独立影响因素,并建立预测列线图.通过Calibration校准曲线评估模型预测概率与实际结果的一致性,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)评价预测模型的区分度,通过决策曲线分析(DCA)评估模型的临床有效性.结果 共纳入131例局部晚期ESCC患者,其中33例(25.20%)达到pCR.多因素logistic分析显示,临床TNM分期、预后营养指数(PNI)、淋巴细胞与单核细胞计数比值(LMR)和癌胚抗原(CEA)是影响nICT后pCR的独立因素.校准曲线表明预测和实际达到pCR的一致性良好,该模型的AUC为0.81(95%CI:0.719~0.896),DCA显示该列线图具有临床应用价值.结论 基于临床TNM分期、PNI、LMR和CEA这4个预测因素构建的列线图模型有助于预测局部晚期ESCC患者nICT后病理学缓解情况,对局部晚期ESCC精准分层并筛选术前nICT受益人群具有重要意义.

作者:杨亚蓝;宗上纲;王峰

来源:河南医学研究 2023 年 32卷 8期

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作者:
杨亚蓝;宗上纲;王峰
来源:
河南医学研究 2023 年 32卷 8期
标签:
食管鳞状细胞癌 新辅助免疫化疗 病理学完全缓解 预测模型 炎症 预后营养指数
目的 探究术前新辅助免疫化疗(nICT)联合手术治疗局部晚期食管鳞状细胞癌(ESCC)病理学完全缓解(pCR)的影响因素,构建预测nICT后pCR的列线图模型.方法 回顾性收集2020年2月至2022年4月郑州大学第一附属医院收治的经nICT后接受根治性手术的局部晚期ESCC患者的临床资料.分析pCR的独立影响因素,并建立预测列线图.通过Calibration校准曲线评估模型预测概率与实际结果的一致性,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)评价预测模型的区分度,通过决策曲线分析(DCA)评估模型的临床有效性.结果 共纳入131例局部晚期ESCC患者,其中33例(25.20%)达到pCR.多因素logistic分析显示,临床TNM分期、预后营养指数(PNI)、淋巴细胞与单核细胞计数比值(LMR)和癌胚抗原(CEA)是影响nICT后pCR的独立因素.校准曲线表明预测和实际达到pCR的一致性良好,该模型的AUC为0.81(95%CI:0.719~0.896),DCA显示该列线图具有临床应用价值.结论 基于临床TNM分期、PNI、LMR和CEA这4个预测因素构建的列线图模型有助于预测局部晚期ESCC患者nICT后病理学缓解情况,对局部晚期ESCC精准分层并筛选术前nICT受益人群具有重要意义.