论著
陈嘉慧, 高莹莹, 宁梓妤, 李欣明, 韩路军, 谢辰仪, 胡艺怀, 刘再毅
目的 基于增强CT影像主观特征构建列线图模型,探讨模型对食管鳞癌(ESCC)新辅助免疫化疗(nICT)后增大的区域淋巴结转移风险的预测价值。 方法 回顾性纳入3家医疗中心于nICT后接受手术的局部晚期ESCC病人60例,根据nICT治疗后CT影像共评估81枚影像学增大的区域淋巴结(均具有匹配的病理结果)。评估淋巴结的长径(LAD)、短径(SAD)及多项影像学主观特征。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选淋巴结转移的独立预测因素,并构建列线图模型。通过受试者操作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评价模型判别能力,采用DeLong检验比较不同模型的预测效能。利用Bootstrap重抽样进行内部验证,通过一致性指数(C指数)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型的区分度、校准度和临床实用性。 结果 多因素分析显示,长径变化率(ΔLAD)较小、存在影像学包膜外侵犯(iENE)以及肾形形态的消失是淋巴结转移的独立预测因素。基于上述变量构建的列线图模型表现出良好的预测效能,原始C指数为0.903,经内部验证后为0.893。该模型的AUC达0.903,敏感度90.0%,特异度78.7%,其预测效能显著高于各单一因素的预测效能(均P<0.05)。校准曲线显示预测概率与实际观察值一致性良好。决策曲线分析显示,在阈值概率 0.10~0.75 范围内,联合模型获得更高净获益。此外,ΔLAD>27%可作为鉴别反应性增生的有效截断值(敏感度75%,特异度63.9%)。 结论 基于增强CT影像学特征构建的列线图模型可有效预测nICT后ESCC病人增大区域淋巴结的转移状态,并能够为临床区分新辅助免疫化疗相关的假性进展与真性转移、制定个体化治疗策略提供实用工具。