Ⅰ～Ⅲ期胃癌病人癌结节形成风险因素分析并构建列线图预测模型

目的 分析Ⅰ～Ⅲ期胃癌病人癌结节发生的危险因素,构建并验证能够辅助临床预测癌结节发生的可视化评价工具.方法 回顾性分析2015年9月至2018年9月郑州大学附属肿瘤医院普外科收治的870例Ⅰ～Ⅲ期胃癌病人的临床资料,在R软件下按照3:1的比例使用简单随机抽样将病人分为训练集(n=654)和验证集(n-216).通过Lasso回归分析筛选独立预测因素,利用多因素Logistic回归分析进一步探讨并建立列线图预测模型,并由验证集评估预测癌结节发生列线图预测模型的可行性;分别采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校正曲线和决策曲线分析(DCA)对预测模型的区分度、准确度和临床实用性进行评估.结果 870例病人中,癌结节阳性病人121例,阴性病人749例,癌结节阳性病人在总生存率和无病生存率方面均劣于阴性病人,差异有统计学意义(P＜0.05)o Lasso回归结合多因素Logistic回归分析结果显示,肿瘤大小(OR=1.363,95％CI 1.172-1.584)、CEA(OR=1.041,95％CI 1.004-1.078)、CA19-9(OR=1.007,95％CI 1.003-1.011)、pT 分期(OR=2.229,95％CI 1.397-3.557)和pN分期(OR=1.639,95％CI 1.271-2.113)是胃癌病人发生癌结节的独立危险因素(P均＜0.05).利用上述变量构建列线图预测模型在训练集中预测癌结节发生的AUC为0.865(95％CI 0.826-0.904),验证集中为0.858(95％CI 0.783-0.912).在验证集和训练集中校准曲线均显示出较好的拟合度.训练集和验证集DCA的结果显示阈值概率在1％～99％时使用该模型预测癌结节发生风险的净收益更高.结论 用肿瘤大小、CEA、CA19-9、pT和pN分期构建列线图预测模型,有助于提高发生癌结节高危胃癌病人的识别和筛选能力.