En nomogrammodel til at forudsige central lymfeknudemetastase i skjoldbruskkirtelpapillært karcinom

1000 patienter, der gennemgik total thyreoidektomi eller lobektomi og blev diagnosticeret som PTC ved patologisk undersøgelse mellem juni 2014 og september 2019 på Sun Yat-sen Memorial Hospital (Guangzhou, Sydkina) og 200 patienter på det første tilknyttede hospital ved Zhengzhou University (Zhengzhou, North). Kina) fra marts 2019 til november 2020 blev udvalgt som emner til at konstruere nomogrammet. 1000 patienter blev randomiseret kl. 7:3 og opdelt i et træningssæt og et verifikationssæt. Desuden blev 200 sager, der opfyldte inklusions- og eksklusionskriterierne ovenfor nævnt på det første tilknyttede hospital ved Zhengzhou University, tilmeldt som et eksternt verifikationssæt.

Følgende kliniske karakteristika for hver patient blev opnået før operationen: køn, alder, erhverv, kompliceret med autoimmune sygdomme (fraværende/tilstede), historie med strålingseksponering (fraværende/tilstede), familiehistorie med skjoldbruskkirtelkræft (fraværende/tilstede), med andre tumorer (fraværende/tilstede) og præoperative laboratorieundersøgelser inklusive neutrofiltal, lymfocyttal, blodpladetal, thyreoidea-stimulerende hormon (TSH), frit triiodothyronin (fT3), frit thyroxin (fT4), anti-thyroglobulin antistof (TgAb), skjoldbruskkirtel peroxidase-antistof (TPOAb).

Præoperative amerikanske signaturer af skjoldbruskkirteltumorer blev også inkluderet: fordeling (ensidig / bilateral), form (regelmæssig / irregulær), maksimal diameter, antal (enkelt / multiple), grænse (klar / heliclear / uklar), komponent (fast / cystisk-solid ), forkalkning (fraværende / mikroforkalkning / makroforkalkning), blodgennemstrømning (fraværende / intern / ringformet), cervikal lymfeknudeforstørrelse (fraværende / til stede).

Et nomogram blev etableret til at forudsige CLNM baseret på de universelt tilgængelige baseline-karakteristika for PTC-patienter på et tertiært hospital i Sydkina og eksternt validere det med data fra Nordkina. Ulige forhold (OR), 95 % konfidensinterval (CI) og sandsynlighedsværdier blev opnået ved logistisk regressionsanalyse. Arealet under modtagerens driftskarakteristik (ROC) kurve (AUC) blev beregnet for at evaluere nøjagtigheden af ​​nomogrammet til forudsigelse af CLNM. Kalibreringskurven og Hosmer-Lemeshow-testene blev udført for at evaluere kalibreringen af ​​nomogrammet. Beslutningskurveanalysen (DCA) blev anvendt til at validere den kliniske anvendelighed af nomogrammet.