Un modelo de nomograma para predecir la metástasis en los ganglios linfáticos centrales en el carcinoma papilar de tiroides

1000 pacientes que se sometieron a tiroidectomía total o lobectomía y fueron diagnosticados como CPT mediante un examen anatomopatológico entre junio de 2014 y septiembre de 2019 en el Sun Yat-sen Memorial Hospital (Guangzhou, sur de China) y 200 pacientes en el First Affiliated Hospital of Zhengzhou University (Zhengzhou, North China) de marzo de 2019 a noviembre de 2020 fueron seleccionados como sujetos para construir el nomograma. Se aleatorizaron 1000 pacientes en proporción 7:3 y se dividieron en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de verificación. Además, 200 casos que cumplieron con los criterios de inclusión y exclusión mencionados anteriormente en el Primer Hospital afiliado de la Universidad de Zhengzhou se inscribieron como un conjunto de verificación externa.

Se obtuvieron las siguientes características clínicas de cada paciente antes de la cirugía: género, edad, ocupación, complicado con enfermedades autoinmunes (ausente/presente), antecedentes de exposición a radiación (ausente/presente), antecedentes familiares de cáncer de tiroides (ausente/presente), con otros tumores (ausentes/presentes) y exámenes de laboratorio preoperatorios que incluyen recuento de neutrófilos, recuento de linfocitos, recuento de plaquetas, hormona estimulante de la tiroides (TSH), triyodotironina libre (fT3), tiroxina libre (fT4), anticuerpo anti-tiroglobulina (TgAb), tiroides anticuerpo peroxidasa (TPOAb).

También se incluyeron las firmas ecográficas preoperatorias de los tumores tiroideos: distribución (unilateral/bilateral), forma (regular/irregular), diámetro máximo, número (único/múltiple), límite (claro/heliclear/no claro), componente (sólido/quístico-sólido). ), calcificación (ausente/microcalcificación/macrocalcificación), flujo sanguíneo (ausente/interno/anular), agrandamiento de los ganglios linfáticos cervicales (ausente/presente).

Se estableció un nomograma para predecir CLNM basado en las características de referencia universalmente disponibles de pacientes con PTC en un hospital terciario en el sur de China y se validó externamente con datos del norte de China. Las razones de probabilidades (OR), el intervalo de confianza (IC) del 95% y los valores de probabilidad se obtuvieron mediante análisis de regresión logística. El área bajo la curva característica operativa del receptor (ROC) (AUC) se calculó para evaluar la precisión del nomograma para predecir CLNM. Se realizó la curva de calibración y las pruebas de Hosmer-Lemeshow para evaluar la calibración del nomograma. Se aplicó el análisis de la curva de decisión (DCA) para validar la utilidad clínica del nomograma.