甲状腺微小乳头状癌中央区淋巴结转移风险的Nomogram预测模型的开发和验证

作     者：罗倩文 

作者单位：华北理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：脱红芳;巩涛

授予年度：2021年

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

主      题：甲状腺微小乳头状癌 中央区淋巴结转移 影响因素 Nomogram Logistic回归分析 

摘      要：目的 分析并探讨临床淋巴结阴性（clinical lymph node negative,c N0）)甲状腺微小乳头状癌（papillary thyroid microcarcinoma,PTMC）患者的临床资料,并通过Logistic回归分析的方法筛选出患者发生中央区淋巴结转移（central lymph node metastasis,CLNM）的主要影响因素,建立PTMC患者发生CLNM的Nomogram临床诊断预测模型,分析其对于预测中央区淋巴结转移的能力,使临床医生能够客观、准确地评价每个患者出现CLNM的风险,从而指导临床决策。方法 回顾性分析2014年10月到2020年10月就诊于河北省人民医院腺体外科,并行手术治疗的546例PTMC患者的典型超声特征和临床病理资料,将其按7:3随机分为建模组（382例）和验证组（164例）,并分析建模组患者的年龄、性别、术前TSH水平以及其他超声特征（肿瘤最大直径、纵横比、结节与被膜的关系、有无钙化、单发灶/多发灶、是否合并桥本氏甲状腺炎、是否合并结节性甲状腺肿）与CLNM转移之间的相互关系,采用Logistic回归分析筛选出与CLNM高度相关的影响因素并构建Nomogram预测模型。采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）、Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线对模型进行评价。结果 在建模组中共纳入382例患者,其中发生CLNM的患者有114例。经过单因素Logistic回归和多因素Logistic回归分析,最终筛选出患者的年龄、性别、肿瘤直径、结节与被膜的关系、单发灶/多发灶、合并桥本氏甲状腺炎等6项主要影响因素,并基于上述影响因素构建了预测CLNM的Nomogram临床预测模型。建模组与验证组ROC曲线下面积（area under the curve,AUC）分别为0.775（95%CI:0.723～0.826）和0.720（95%CI:0.635～0.804）,提示模型具有良好的区分度。Hosmer-Lemeshow检验结果在建模组和验证组分别为P=0.752与P=0.734,建模组与验证组校准图均提示模型预测性能较好。结论 1通过单因素及多因素Logistic回归分析,共筛选出患者的年龄、性别、肿瘤直径、结节与被膜的关系、多灶性、桥本氏甲状腺炎等6个影响因素。2基于上述影响因素,建立了一种量化、直观、简洁的Nomogram临床预测模型,当患者的预测评分大于239.05分时,可考虑采用预防性中央区淋巴结清扫治疗。3通过构建Nomogram临床预测模型,为甲状腺微小乳头状癌患者提供了一种无创的方式来判断中央区淋巴结的状态。该预测模型具有良好的区分度、校准度及临床应用价值,使临床医生能够快速、准确、客观地评价每个患者出现中央区淋巴结转移的风险,从而指导临床决策。图 7 幅;表 8 个;参 168 篇。