基于增强CT特征的列线图模型在预测胃肠道间质瘤危险度分级中的价值

作者：储海瑞; 张群峰; 郭东闯; 何剑; 郑屹峰^*; 吴晓

来源：浙江医学, 2022, 44(06): 585-589.

• 胃肠道间质瘤
• CT
• 危险度分级
• 列线图

目的 探讨基于增强CT图像特征的列线图模型在预测胃肠道间质瘤（GIST）危险度分级中的价值。方法 回顾2017年1月至2021年6月湖州市中心医院行增强CT检查并经内镜或手术病理检查证实为GIST的135例患者资料。根据病理分级将患者分为潜在恶性组74例（极低危险度43例，低危险度31例）和恶性组61例（中危险度24例，高危险度37例）。对两组间的增强CT特征进行统计学分析，将差异有统计学意义的特征纳入多因素logistic回归分析，筛选出预测GIST危险度分级的独立危险因素，并构建列线图预测模型。结果 两组患者的肿瘤最大径、部位、生长方式、边界、形态、液化坏死、强化方式、静脉期CT值比较差异均有统计学意义（均P<0.05）。多因素logistic回归分析结果显示，肿瘤最大径（OR=2.636,95%CI:1.180～5.890,P<0.05）、形态（OR=0.055,95%CI:0.005～0.570,P<0.05）、液化坏死（OR=0.042,95%CI:0.004～0.434,P<0.05）是预测GIST危险度分级的独立危险因素。利用该3个特征构建术前预测GIST危险度分级的列线图模型，其AUC为0.952，灵敏度为0.950，特异度为0.833，校准曲线与标准曲线拟合度良好。结论 基于增强CT征象的列线图模型对预测GIST危险度分级有较高的价值，可为临床提供一种比较精确的术前量化预测方法。

• 单位
  湖州市中心医院; 湖州市吴兴区中西医结合医院