Effet prédictif de la graisse abdominale et de la zone musculaire calculé sur la base de la tomodensitométrie abdominale chez les patients atteints d'un cancer gastrique

Il s'agit d'une étude observationnelle rétrospective, qui devrait inclure des patients diagnostiqués avec un cancer gastrique et subissant une chirurgie radicale du cancer gastrique dans le département de chirurgie gastro-intestinale du premier hôpital affilié de l'université médicale de Chongqing, le département de chirurgie gastro-intestinale du deuxième hôpital affilié de l'Université de médecine de Chongqing, le département de chirurgie gastro-intestinale de l'hôpital affilié Yongchuan de l'université de médecine de Chongqing et le département de chirurgie gastro-intestinale de l'hôpital populaire de Qijiang, et de discuter des effets prédictifs de la graisse abdominale et de la zone musculaire à court et à long terme. -les résultats à terme des patients atteints d'un cancer gastrique après une intervention chirurgicale.

1. Collecte de cas Les patients diagnostiqués avec un cancer gastrique et subissant une chirurgie radicale du cancer gastrique ont été dépistés selon les critères d'inclusion. Tous les patients avaient signé un consentement éclairé.

Critères d'inclusion :

1. Diagnostiqué d'un cancer gastrique par pathologie ou cytologie ;
2. Âge >18 ans ;
3. Ne pas avoir reçu de chimiothérapie, de radiothérapie, de thérapie ciblée ou d'immunothérapie ;
4. Patients présentant des stades pathologiques postopératoires autres que le stade IV, ou sans métastases au niveau du foie, des poumons ou d'autres organes distants confirmés par tomodensitométrie, IRM ou échographie B et sans traitement chirurgical ;
5. Les données de l'examen tomodensitométrique préopératoire ont été conservées dans notre hôpital.

2. Collecte de données Recueillez les informations de base préopératoires des patients telles que le sexe, l'âge, l'indice de masse corporelle (IMC), les complications, le stade de la tumeur, etc. Recueillez les tomodensitogrammes préopératoires des patients (assurez-vous d'inclure des images de lombaire 1 à lombaire 5). Recueillez les conditions chirurgicales des patients telles que la durée de l’opération et les saignements peropératoires. Recueillir les complications postopératoires des patients lors de l'hospitalisation ; 3. Suivi pronostique Suivre de près les décès ou les récidives de cancer des patients après une intervention chirurgicale. 4. Indicateurs de résultats

1. Indicateurs de résultats principaux : survie globale (OS), survie sans maladie (DFS), complications postopératoires.
2. Indicateurs de résultats secondaires : temps de récupération postopératoire, durée d'hospitalisation, changement de poids postopératoire.

5. Traitement d'image 3D Slicer a été utilisé pour décrire la gamme de graisse sous-cutanée, de graisse viscérale et de muscle au niveau de la taille 1 à la taille 5 sur des images CT améliorées (5,0 mm). Exportez le résultat de la segmentation au format gpj.format et sélectionnez le calculateur de lecture de zone pour calculer la surface de graisse et de muscle à chaque niveau. Calculez la zone de graisse et la zone musculaire à chaque niveau, calculez la zone de graisse abdominale globale et la zone musculaire, et utilisez le rapport entre la zone de graisse et la zone musculaire (par exemple, graisse viscérale/muscle squelettique) comme prédicteur pour générer les analyses quantitatives souhaitées.

6. Analyse statistique

1. Les caractéristiques de base et les indices d'imagerie ont été décrits sous forme de moyenne et d'écart type ou de médiane et d'écart type.
2. Une analyse univariée comprenant l'analyse de survie de Kaplan-Meier et le test Log-rank a été utilisée pour évaluer les effets de la graisse et de la zone musculaire sur la survie postopératoire et les complications.
3. Une analyse multivariée incluant des modèles de régression de Cox ou des modèles de régression logistique a été utilisée pour évaluer le rôle prédictif indépendant de la graisse abdominale et de la zone musculaire sur les résultats chirurgicaux, en contrôlant les facteurs de confusion potentiels (par exemple, l'âge, le sexe, l'IMC, le stade de la tumeur, etc.).