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基于血清CEA、SCCA联合多模态MRI构建预测宫颈癌术后复发转移的nomograms模型效能分析

Efficacy Analysis of Nomograms Model for Predicting Postoperative Recurrence and Metastasis of Cervical Cancer Based on Serum CEA, SCCA Combined with Multimodal MRI

摘要:

目的 基于血清癌胚抗原(CEA)、鳞状细胞癌抗原(SCCA)联合多模态MRI构建预测宫颈癌术后复发转移的nomograms模型,并检验其预测效能.方法 选取2017年9月—2019年7月收治的宫颈癌300例,根据术后是否发生复发转移分为发生组、未发生组,比较2组一般资料、多模态MRI参数[表观扩散系数(ADC)、容积转运常数(Ktrans)、速率常数(Kep)、血管外细胞外间隙容积比],采用多因素Logistic回归分析探讨宫颈癌术后复发转移的影响因素,采用R语言构建并绘制宫颈癌术后复发转移的nomograms模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线验证nomograms模型的预测效能.结果 发生组肌层浸润深度≥1/2、盆腔淋巴结转移、脉管癌栓患者比例及CEA、SCCA水平高于未发生组(P<0.01);发生组ADC低于未发生组,Ktrans、Kep高于未发生组(P<0.01);多因素Logistic回归分析结果显示:肌层浸润深度≥1/2、盆腔淋巴结转移、脉管癌栓、CEA、SCCA、ADC、Ktrans、Kep是宫颈癌患者术后复发转移的独立危险因素(P<0.01).绘制预测宫颈癌术后复发转移的nomograms模型图,显示C-index为0.965(95%CI:0.937,0.982),曲线下面积为0.965,且校准曲线贴近标准曲线,提示列线图模型区分度及预测效能均较好.结论 肌层浸润深度、盆腔淋巴结转移、脉管癌栓、CEA、SCCA、ADC、Ktrans、Kep与宫颈癌术后复发转移有关,基于以上各因素构建的nomograms模型呈现出良好的预测效能,可为临床早期预测宫颈癌术后复发转移提供参考,从而指导临床治疗,促进远期预后的改善.

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作者: 李亚玲 [1] 刘研 [1] 李燕 [1] 由霈 [1] 李亚静 [1]
分类号: R737.33
栏目名称: 肿瘤临床研究
DOI: 10.3969/j.issn.2095-140X.2022.10.008
发布时间: 2022-12-28
基金项目:
河北省医学科学研究课题
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