乙型肝炎病毒相关性肝细胞肝癌微血管浸润的术前临床与CT影像特征分析及Nomogram预测模型的建立
目的 探讨与乙型肝炎病毒(HBV)相关性肝细胞肝癌(HCC)微血管浸润(MVI)相关的一般临床危险因素及增强CT影像征象,并建立术前预测发生MVI风险的Nomogam模型.方法 回顾性分析80例经术后病理证实为HCC患者的CT影像特征及一般临床因素,并与病理MVI结果进行对比分析,筛选MVI相关的独立预测因素,应用Nomogram构建评分模型,评价模型的预测能力,并与瘤内动脉/低密度环征象(TTPVI)和瘤内动脉/低密度环/肿瘤-肝差异征象(RVI)模型进行比较.结果 多因素Logistic回归分析显示甲胎蛋白、肿瘤最大径、肿瘤边缘及瘤内动脉是MVI的独立预测因子;Nomogram评分模型的最佳分数截断值为116.38,敏感性为0.957,特异性为0.848,总分越高的HCC患者发生MVI的风险越大;Nomogram模型的预测能力曲线下面积为0.93,95％CI:0.86～0.99,判断性能均明显高于TTPVI及RVI(P ＜0.001). 结论 Nomogram评分模型作为一种术前预测MVI方法,对HBV相关HCC患者MVI的预测显示出良好的准确性,可以帮助临床医师制定个体化的治疗及随访方案.
Nomogram模型、肝细胞肝癌、微血管浸润、体层摄影术、X线计算机
39
R725.7;R5;R318
2020-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
710-714
