目的:建立列线图预测模型于术前预测甲状腺乳头状癌(papillary carcinoma of the thyroid,PTC)患者出现颈部中央区淋巴结转移(central lymph node metastasis,CLNM)的风险,减少术后并发症的发生概率,达到精准治疗的目的。方法:选择364例...目的:建立列线图预测模型于术前预测甲状腺乳头状癌(papillary carcinoma of the thyroid,PTC)患者出现颈部中央区淋巴结转移(central lymph node metastasis,CLNM)的风险,减少术后并发症的发生概率,达到精准治疗的目的。方法:选择364例PTC患者为研究对象,根据术后中央淋巴结病理学检查结果进行分组。收集患者的一般临床资料及超声资料,利用最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归进行因素选择,多因素logistic回归筛选CLNM的独立影响因素,建立列线图模型以预测CLNM的风险,并通过内部验证评价列线图的应用价值。结果:多因素logistic回归分析示年龄<45岁、结节前后径超过1 cm、结节形态不规则、病灶多发、超声发现可疑淋巴结是PTC患者出现CLNM的独立影响因素(P<0.05)。根据多因素回归结果构建列线图预测模型,其在内部验证中表现出良好的区分度及校准度。列线图模型准确度(0.730,95%CI 0.681~0.775)较单一颈部淋巴结超声(0.638,95%CI 0.586~0.688)显著提高(P<0.001)。结论:基于临床及超声特征建立的列线图能实现PTC患者CLNM的术前预测,有望为临床制订治疗方案提供指导意见。展开更多
